據(jù)PhysOrg網(wǎng)2005年11月4日消息,，來(lái)自美國(guó)麻省理工學(xué)院麥克高文（McGovern）研究院的神經(jīng)學(xué)家James  DiCarlo和Tomaso  Poggio發(fā)明一種新的方法,，可以破譯出人類大腦內(nèi)涉及視覺(jué)對(duì)象認(rèn)知的那部分編碼。如果將這一新破解密碼應(yīng)用于實(shí)踐的話,，人造視覺(jué)系統(tǒng)就有可能采用計(jì)算機(jī)的運(yùn)算法則了,。

Poggio指出：“我們希望了解人類大腦是如何產(chǎn)生智力的，人類怎樣認(rèn)知視覺(jué)對(duì)象的能力是其中最為復(fù)雜的一個(gè),。我們都認(rèn)為這一行為是理所當(dāng)然的,，因?yàn)樗偸窃跓o(wú)意識(shí)的情況下自動(dòng)產(chǎn)生。”

在極短的時(shí)間內(nèi),，關(guān)于某個(gè)物體的視覺(jué)輸入就能從視網(wǎng)膜通過(guò)越來(lái)越高層次的視覺(jué)碼流到達(dá)下顳葉皮質(zhì)（inferotemporal  (IT)  cortex）,，期間不斷轉(zhuǎn)換視覺(jué)信息。下顳葉皮質(zhì)確認(rèn)該視覺(jué)對(duì)象,，然后進(jìn)行歸類并將信息傳達(dá)到大腦的其他區(qū)域,。

為了探測(cè)下顳葉皮質(zhì)如何格式化視覺(jué)輸出，研究人員訓(xùn)練猴子來(lái)認(rèn)知不同種類的不同物體,，如臉,、玩具和車輛等。這些圖像將以不同大小出現(xiàn)在視覺(jué)場(chǎng)的不同位置,。隨后研究人員記錄針對(duì)同一個(gè)視覺(jué)對(duì)象在各種不同情況下,，數(shù)百個(gè)下顳葉神經(jīng)細(xì)胞會(huì)產(chǎn)生大量不同的下顳葉神經(jīng)模式。

接著研究人員利用一種稱為“分類”的計(jì)算機(jī)運(yùn)算法則進(jìn)行編碼譯解,，每一個(gè)視覺(jué)對(duì)象都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的神經(jīng)信號(hào)模式。研究發(fā)現(xiàn),，每個(gè)神經(jīng)信號(hào)中包含有認(rèn)知某一對(duì)象的詳細(xì)信息,，甚至是位置和大小。

數(shù)百個(gè)下顳葉神經(jīng)細(xì)胞在如此短的時(shí)間內(nèi)就能包含這么多精確的信息,，的確是令人驚訝的,。如果能夠同時(shí)記錄下更多神經(jīng)細(xì)胞的話，研究人員就能找出更多隱藏在神經(jīng)模式后的編碼了,。