研究：深度神经网络不像我们一样感知世界

人类的感觉系统非常擅长识别单词或物体，即使它们是颠倒的或由我们从未听过的声音说出的。

深度神经网络是计算模型，可以被教导做完全相同的事情。 他们能够正确识别小狗的图像，无论其颜色如何，或者说出的单词，无论声音有多大。 麻省理工学院神经科学家的一项新研究发现，当模型看到不相似的图像或文字时，它们也会做出同样的反应。

当人类观察者被要求根据自然输入（例如熊的图片或声音）创建图像或单词时，这些神经网络生成了人类观察者无法识别的图像和声音。 这表明这些模型建立了自己独特的“不变性”——这意味着它们对具有截然不同特征的刺激做出相同的反应。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2023-10-deep-neural-networks-dont-world.html