新测试显示 AI 物体识别仍不及人类：200 多个深度神经网络均未复现人类识别模式

纽约大学团队在 iScience 发表研究，测试 200 多个深度神经网络后发现，当图像的整体形状、内部部件和纹理被系统性改变时，AI 识别物体的表现始终不如人类。人类依靠整体形状线索识别物体的能力仍无可匹敌，当前计算机视觉模型尚未与人类对齐。该测试方法可用于评估和比较计算机视觉与人类视觉，或有助于改进辅助设备及脑机接口。