最后 ， 大脑噪音的研究或许还将为机器智能带来新的研究路径 。 要知道现代人工智能的核心挑战之一就是在深度学习方面的困境 ， 这使得人工智能经常变成人工智障 。
比如 ， 一辆黄色校车来说明如果是在乡村公路上行驶 ， 深度学习的神经网络可以自信地准确识别出校车 。 然而 ， 如果校车侧方位停在马路正对面 ， 那算法可能就会很有自信地认为它是一辆扫雪车 。 如果从某个角度从下往上看 ， 它又会被当作一辆垃圾车 。
问题之一在于情境 。 当一张新图像与训练图像集足够不同时 ， 即使差别只是简单的旋转或障碍物 ， 深度学习的视觉识别也会发生错误 。 相反地 ， 情境的生成似乎取决于某种非同寻常的连线和信号生成功能——至少在人类大脑中是这样 。 如果人们能够更准确地把握非同寻常的连线和信号生成功能 ， 或许也将推动人工智能实现新的阶段发展 。
【小行星|陈根：大脑“噪音”会带来意识边界吗？】大脑不是完全确定性的 ， 对于大脑的认知还在不断更新 。 神经元铺设的这个超级信息网络貌似充满了大量无意义的信号 ， 但显然 ， 它们对于人们的行为有着十分重要的作用 。 探索其背后的机理 ， 或许也将朝人类意识的边界更近一步 。
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