大脑究竟如何迅速处理海量信息？

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人类大脑十分奇妙。我们总能够辨认出脸庞和各种客体，无论它们产生了多大变化——例如我们永远能够辨认出“A”是“A”，无论它的颜色、大小、形状是怎样的。如今，研究人员研制出一种算法，它能够表明大脑的工作方式为何如此聪慧、以及我们如何能够处理大量信息。

佐治亚理工的研究团队发现，人类大脑可以仅使用原始信息的1%甚至更少，来对数据进行分类。他们推测道，随机映射或许是人类学习的方式之一。结果该预测是正确的，全部数据的0.15%对人类而言便已足够。

实验中，他们先让参与者观看一些原始的抽象图像，然后为他们展示每一幅图像的一小部分，并要求他们进行辨认。随后，研究人员依据随机映射研制出一个计算算法。随机映射技术以特定方式对信息进行压缩，以牺牲精确度来追求更快的处理速度。通过这一技术，人工智能便可以像人类参与者一样完成这些测试了。

这表明，人类大脑网络和人工神经网络其实在行为上非常相似；无论对于人类还是机器，他们都难以处理相同类型的数据。

极简单神经网络和人类的行为竟如此相似，我们对此十分惊讶。神经网络的设计灵感来源于我们所认为的人类学习方式，但这其实是一个很弱的灵感。结果发现它和人类行为竟如此相匹，这相当令我们惊喜。

尽管研究结果尚不足以证明大脑会自然地使用随机映射来处理信息，但却足以表明这是对我们大脑内部处理信息的一个“合理解释”。对于需要处理海量数据的计算机而言，基于随机映射的学习已然起到重要作用，而这项新研究或许能进一步推动该领域的发展。

我们如何快速而坚定地理解周围的诸多不同类型的海量信息？从基础水平上而言，人类如何开始处理这些信息？这是一个计算问题。