为虚拟神经科学开辟新领域，斯坦福AI新算法模拟大脑如何理解视觉世界

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原标题：为虚拟神经科学开辟新领域，斯坦福AI新算法模拟大脑如何理解视觉世界
关键字：报告,大脑,视觉,神经元,人工智能
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当我们看着时钟的秒针移动时，我们的大脑会激活一系列的神经元，这些神经元对特定的视觉角度敏感。这些细胞形成美丽的「风车」图，每部分代表不同角度的视觉感知。
大脑的视觉区域还包含更复杂和抽象的视觉特征图，如面孔识别和场景理解等。
这样的功能图遍布整个大脑，让神经科学家既高兴又困惑，他们长期以来一直想知道，为什么大脑应该进化出只有现代科学才能观察到的地图式布局。
近日，斯坦福大学团队在利用 AI 复制大脑如何组织感官信息来理解世界的方式方面取得了重大进展，为虚拟神经科学开辟了新的领域。
研究人员开发了一种新的人工智能算法——拓扑深度人工神经网络 (Topographic Deep Artificial Neural Network，TDANN)，这是第一个预测灵长类视觉系统中多个皮质区域功能组织几个方面的模型。
TDANN 只使用两个规则：自然感官输入和连接的空间约束；它成功预测了人类大脑视觉系统多个部分的感官反应和空间组织。
经过七年的深入研究，该研究成果以《A unifying framework for functional organization

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