我们是用“肉”做的，而它们是用硅材料做的，但是最新研究表明，人类和计算机可能在使用相同的机制原理去“看见”世界。

我们从人类生理角度上深入地研究时，所有的人类视觉确实是把光转化成电脉冲，然后经由大脑的不同部位分步处理。听上去就像和计算机一样，难道不是吗？但是计算机无法可靠地“看到”并像人类一样准确识别对象，至少现在还是如此。

对一些人来说，计算机根本不是人类大脑，但计算机科学家Timothée Masquelier和Saeed Kheradpisheh相信计算机已经能够像人类视觉系统那样工作了——我们只是没有完全地掌握生物学并正确地应用它们于机器而已。

“人工智能领域其中一个主要目标就是模仿人类行为的各个方面，包括人类视觉。”Timothée Masquelier和Saeed Kheradpisheh给我写了一份电邮。“尽管分析不断变化的视觉世界非常复杂，但是我们人类还是能够快速准确地识别周围的环境和物体，并作出相应的行为。”

Masquelier和一个国际研究者团队，有来自法国、伊朗、和澳大利亚的成员，对比了一种最高级的深度学习系统——系统用数字神经元层模拟大脑“学习”在人类视觉角度去完成重新排列它们自己。

他们的结论是机器很难识别同一种图片——当物体在三维角度被旋转之后，而对于人类来说这个可能容易的多，深度学习网络应该模仿和人类视觉相似的“内部机制”，知道了这个，Masquelier的团队希望能够从大脑视觉处理过程中学到一些方法能够让计算机视觉处理更好。

如果这些计算机模型做的确实像大脑一样，然后它们才可能被用于测试大脑如何工作如何学习。

“神经网络真的像魔法一样，作为机器学习算法，在这种意义上我们告诉机器去做某些事而不用告诉怎么去做，但机器却能通过自己计算出，但是我们更近一步地去了解，这儿其实没有任何魔法，”Masquelier和Kheradpisheh写到。“在大脑中发生的一切情况才是更加的神奇。”

但是我们确实知道一点大脑如何处理信息，就算给我们人类的图像不是很完整，而这点正好可以用于提高计算机视觉处理，Masquelier和Kheradpisheh说。例如，模拟由个别静态输入引起的数据“尖峰”以便超时移动能够被考虑进去（这能提高计算机处理视频的能力），实施反馈回路和进一步关注一部分图片的另一种能力。

每一个人都这么想，可以让计算机模拟人类大脑来工作，但是当你真的处理这些未知黑盒子时，不管是生物学的还是机器学的，有时候，你不得不去冒一把风险亲自试一试。

翻译人：李二牛 翻译来自：Motherboard