许多人对人工智能的概念深感不难受。这不仅是因为人工智能有能力智胜人类，还因为它们天生具备自学新事物的能力。

一项新的研究证实，深度神经网络需要像我们人类一样，培育“数字”技能。人工智能领域的另一个有意思的发展。人工智能“聪慧”的另一个标志对于我们人类来说，就数字而言，难于看见相关性。更加具体地说，我们的大脑是这样设计的，它将从任何一组特定的项目、问题等中取得联合的分母。

即使我们仔细观察有所不同物体的x数量，其中x对于所有物体都是完全相同的，也难于确认共计分母是什么。对于人工智能来说，情况几乎有所不同。

到目前为止，人们仍然指出人工智能无法确认这种分母。这种情况或许会持续太久。一项新的研究证实，作为推展人工智能研究的一部分，深层神经网络或许需要发展出有所谓的“数字感觉”。

更加具体地说，研究人员训练了一个用作非常简单视觉对象检测的深度神经网络，这在该领域的研究中并不少见。然而，这个网络中的单位忽然开始以一种与人类大脑难以置信相近的方式活动。说明这一意想不到的发展并不那么艰难。

深度神经网络由许多有所不同的层构成。一旦这些层取得并处置了信息，联合方面就显得更为抽象化。因此，这项研究得出结论了这些令人吃惊的结果。

该神经网络需要构建具备完全相同数量的有所不同对象具备特定数量的共性。这是一个非常有意思和突破性的发展，可以为未来更大的人工智能研究铺平道路。

这项研究的另一个关键结论是人类如何对待自学的原则。虽然人类和动物的高级思维一般来说被指出是独一无二的，但现在似乎不是这样了。事实上，我们完全可以说道抽象思维和“数字感觉”是基本的，不管自学对象是谁或习的是什么。

更加最重要的是，这有可能造成人工智能的发展，比最初指出的更加像人类。尽管这一突破十分引人注目，但未来仍有一些关键挑战。虽然深度神经网络可以有效地从基于像素的图像中萃取数字，但无法从其他信号中萃取。

这将是研究人员在未来几年要解决的下一个挑战。一旦首创了先例，将其应用于神经网络各层接管到的其他信号应当沦为有可能，最少在理论上是这样。

就人工智能的“智能”而言，这项新的研究刻画了一幅非常有意思的画面。随着更好的信息被获取给网络，现代人工智能系统创建了一层又一层简单的共性。

现在这个理论早已在现实世界中获得了有效地的证实，人工智能的发展前景看上去更为光明。尽管还有很多工作要做到，但另一个建构类人人工智能的适当组件早已关卡。

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