研究人员santosh vempala说:“我们是如何快速、有力地理解我们身边这么多不同类型的大量数据呢?在一个基本的层面上来说,人类是如何对这些信息进行处理的呢?这其实是一个计算问题

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到目前为止,这项研究所取得成果的并不足以证明大脑会很自然地使用随机映射作为处理信息的方法,但是它已经能够作为我们的大脑如何处理信息的一个“合理的解释”基于随机映射的学习已经在需要处理大量数据的计算机中扮演了非常重要的角色,而这项研究可能会促进这一领域的进一步发展

来自佐治亚理工学院的研究团队发现,人类的大脑可以只使用1%或者更少的原始信息来对数据进行分类rosa arriag记忆大挑战a是该研究团队的其中一员,她表示:“我们假设随机映射是人类学习的其中一种方式,而研究的成果证明,我们的假设是正确的,对于人类来说,全部数据的0.15%就已经足够了”

人类的大脑是一个非常奇妙的地方它可以帮助我们识别人脸和各种各样的物体,哪怕它们发生了很多变化举个例子,我们可以识别“a”为“a”,无论这个“a”是什么颜色、大小尺寸或者形状发生了什么变化

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作为实验的一部分,参与研究的志愿者被要求看一些原始的、抽象的图像,然后研究人员向他们展示了每幅图像的其中一小部分,并让志愿者们辨认出与之相同的图像

研究人员提出一种基于随机映射原理的计算算法随机映射技术以一定的方式对人类脑力信息进行处理,虽然精确度无法保证,但是处理速度得到了提升使用这项技术,人工智能能够像人类志愿者一样完成这些测试

据了解,该研究团队的这项研究成果了已经发表在了《neural computation》杂志上

这表明,人类的大脑网络跟人工神经网络其实在行为上是非常相似的研究团队还指出,人类和机器都难以处理相同类型的数据研究人员santosh vempala说:“让我们非常惊讶的是,它们竟然如此相似神经网络的设计灵感来源于我们认为的人类学习方式,但它是一个非常微弱的灵感”

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多年来,研究人员一直试图对这个奇妙的部位进行探索,希望能够弄清楚它的具体工作方式而现在,研脑力训练游戏究人员已经提出了一种算法,该算法可以显示大脑的工作方式有多么聪明,以及我们的大脑为什么能够一次性处理这么多信息