大脑究竟如何迅速处理海量信息？

人脑非常奇妙。我们总能识别人脸和各种物体，不管它们发生了多大的变化——例如，我们总能识别“A”为“A”，不管它的颜色、大小和形状如何。现在，研究人员开发了一种算法，可以显示为什么大脑如此智能地工作，以及我们如何能够同时处理大量信息。

佐治亚理工学院的研究小组发现，人脑只能利用原始信息的1%或更少来对数据进行分类。他们推测随机绘图可能是人类学习的方式之一。结果预测正确，总数据的0.15%足够人类使用。

在实验中，他们首先让参与者观看一些原始的抽象图像，然后给他们看每幅图像的一小部分，并要求他们识别它。后来，研究人员开发了一种基于随机映射的计算算法。随机映射技术以特定的方式压缩信息，以牺牲准确性为代价追求更快的处理速度。通过这项技术，人工智能可以像人类参与者一样完成这些测试。

这表明人脑网络和人工神经网络在行为上非常相似。人类和机器都很难处理相同类型的数据。

我们非常惊讶于极其简单的神经网络和人类行为如此相似。神经网络的设计灵感来自我们认为的人类学习方式，但这实际上是一个非常微弱的灵感。我们很惊讶地发现它与人类行为如此相似。

尽管研究结果不足以证明大脑会自然地使用随机映射来处理信息，但它们足以表明这是我们大脑内部信息处理的“合理解释”。对于需要处理海量数据的计算机来说，基于随机映射的学习已经发挥了重要作用，这一新的研究可能会进一步推动这一领域的发展。

我们如何快速而坚定地理解我们周围许多不同类型的海量信息？基本上，人类是如何开始处理这些信息的？这是一个计算问题。