当我们凝视某些特殊图像时，大脑往往会“上当”，例如感知到并不存在的旋转、颜色或轮廓——这类现象被称为「视觉错觉」。过去，这类错觉被视为人类视觉系统固有的局限性，但最新研究表明，人工智能如今也能像人类一样“误判”这些图像。据《BBC》报道，科学家通过训练高度复杂的神经网络模型发现：AI在面对特定几何构图时，会表现出与人类受试者几乎一致的感知偏差。研究团队指出，当AI开始复现人类的“错误”判断，恰恰说明其内部信息处理机制正逐步趋近人脑——它不仅能解析空间关系，还能对阴影、明暗过渡等线索进行类人化推断...
当我们凝视某些特殊图像时，大脑往往会“上当”，例如感知到并不存在的旋转、颜色或轮廓——这类现象被称为「视觉错觉」。过去，这类错觉被视为人类视觉系统固有的局限性，但最新研究表明，人工智能如今也能像人类一样“误判”这些图像。
据《BBC》报道，科学家通过训练高度复杂的神经网络模型发现：AI在面对特定几何构图时，会表现出与人类受试者几乎一致的感知偏差。研究团队指出，当AI开始复现人类的“错误”判断，恰恰说明其内部信息处理机制正逐步趋近人脑——它不仅能解析空间关系，还能对阴影、明暗过渡等线索进行类人化推断。
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大脑之所以容许错觉发生，实为一种生存策略：试想在野外环境中，若必须等到完全辨清草丛斑纹才确认那是老虎，恐怕早已命丧当场。因此，演化赋予我们一套高速预测系统——它依据光线方向、边缘对比及过往经验，主动“补全”画面。而当深度学习模型被用于识
别真实世界图像时，它们同样会在某些精心设计的几何结构前，触发与人类一模一样的感知偏差。
尽管AI由代码构建，人脑则历经数百万年自然选择锤炼，二者却在理解视觉世界的过程中展现出惊人一致的“认知倾向”。这一突破不仅有望提升自动驾驶系统的环境判读能力与医疗影像分析的可靠性，更促使我们重新审视“看见”这件事的本质。
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