接收递过来的信息后，人其当作一个整体看待的？例如，骰子的颜色（红色）和形状（立方体）在人类看来是相互关联的，大脑可以很好地将其合成一个统一的整体。复制这种融合能力，一直是计算机解释图像所面对挑战之一。按像素读取图像的方式，无法帮助计算机获得图息。为，再把纸覆盖在一小的人脸图片上。仅仅通过移动带洞的纸，通过洞去观察，几乎是不可能分辨出照片中的人脸的。

五算法设计思路下，算法可以基于训练数据自主创建决策树，同时，网络上大量的训练数据——带标签的视觉数据（例如，Instagram上带评论的照片），也会为人工智能在视觉识别领域的迅速发展提供基本的支撑条件。

我们可以将图片上传至谷歌的视觉网站来测试其算法的图像识别能。麻省理工学院LabSix团队最新的研究试验表明，谷歌人工智能视觉识别系统对一只3D打印的海龟毫无辨识能力，无论以任何角度拿着这只海龟，甚至将它放置在大海等海龟应该在的环境里，其都会被识别为一支枪。这似乎点到了谷歌

该团队的做法是，在海龟的表面添加一层在人眼看来极像是海龟龟壳和皮肤颜色的纹理图案。但实际上，这种纹理是很巧妙地用由不断变化的来复枪图。即便是在变形干扰的情况下，计算机还是能将来复枪的图案识别出来，而且其被识别的可能性百分比远龟。尽管此前也出现过机器将猫的图片错误地识别为鳄梨色拉酱，但将图片稍微倾斜后，结果就恢复正常了。LabSix的贡献在于，无论从哪个角度看这只海龟，算法始终都会确信它看到是一支步枪。

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