小小老鼠视觉竟完胜顶尖AI，背后原理揭秘

小小老鼠视觉竟完胜顶尖AI，背后原理揭秘

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尽管当今最先进的AI系统已经在编写代码和辅助药物发现等领域取得了显著成就，但在识别模糊或变形物体方面，它们可能仍需向普通的老鼠学习。意大利国际高等研究学院（SISSA）的研究人员在《模式》杂志上发表的一篇论文中指出，当涉及到处理旋转、调整大小或部分遮挡的物体时，图像识别模型的表现不及老鼠。

研究人员设计了一项实验，使用卷积神经网络（CNN），一种深度学习模型，试图模仿老鼠在识别不同条件下物体的能力。结果显示，虽然人工智能模型最终能够与老鼠匹敌，但这需要消耗大量的计算资源和能力。相比之下，老鼠视觉不仅高效且适应性强，还能在各种条件下准确识别物体。例如，老鼠的眼睛位于头部两侧，这赋予了它们更宽广的视野，有助于躲避捕食者。此外，老鼠眼睛会根据头部方向反向移动，使得它们在低头时看似斜视。

在这项实验中，老鼠被训练用零食奖励来识别显示器上的物体，并通过触发触摸传感器来确认识别结果。研究人员发现，无论是面对原始位置的物体还是经过旋转、缩放或部分遮挡的物体，老鼠都能轻松应对，而人工智能则需要不断增加层次和计算资源才能达到相似的效果。