从生理学研究成果来看人工智能的理论基础

1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”：可视皮层是分级的。

1958 年，DavidHubel 和Torsten Wiesel 在 JohnHopkins University，研究瞳孔区域与大脑皮层神经元的对应关系。他们在猫的后脑头骨上，开了一个3 毫米的小洞，向洞里插入电极，测量神经元的活跃程度。

      而后，他们在小猫的眼前，展示各类形状、各类亮度的物体。而且，在展示每一件物体时，还改变物体放置的位置和角度。他们指望经过这个办法，让小猫瞳孔感觉不一样类型、不一样强弱的刺激。

       之因此作这个试验，目的是去证实一个猜想。位于后脑皮层的不一样视觉神经元，与瞳孔所受刺激之间，存在某种对应关系。一旦瞳孔受到某一种刺激，后脑皮层的某一部分神经元就会活跃。经历了不少天反复的枯燥的试验，同时牺牲了若干只可怜的小猫，David Hubel 和Torsten Wiesel 发现了一种被称为“方向选择性细胞（Orientation Selective Cell）”的神经元细胞。当瞳孔发现了眼前的物体的边缘，并且这个边缘指向某个方向时，这种神经元细胞就会活跃。

       这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工做过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。

人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的形状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。也就是说高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示愈来愈抽象，愈来愈能表现语义或者意图。而抽象层面越高，存在的可能猜想就越少，就越利于分类。例如，单词集合和句子的对应是多对一的，句子和语义的对应又是多对一的，语义和意图的对应仍是多对一的，这是个层级体系。