#麻省理工研发新AI技术模拟人脑对声音方位判断# 人类的大脑经过精细的调整，不仅能识

首页发布

#麻省理工研发新AI技术模拟人脑对声音方位判断#
人类的大脑经过精细的调整，不仅能识别特定的声音，而且还能确定声音来自哪个方向。通过比较到达右耳和左耳的声音差异，大脑可以估计出狗叫、消防车呼啸或汽车驶来的位置。

在2022年1月27日发表在《自然-人类行为》的期刊上发表了一项新的AI技术，麻省理工学院的神经科学家们现在也成功开发了一个计算机模型，可以执行这一复杂的任务。

该模型由几个卷积神经网络组成，不仅能像人类一样完成任务，而且还能以人类的方式进行判断。这个模型可以在现实世界中实际定位声音，而当研究人员把这个模型当作人类的实验参与者，并模拟过去对人类进行的实验时，研究人员一次又一次地发现，这个模型再现了在人类身上看到的结果。

为了开发一个更复杂的定位模型，麻省理工学院的团队转向了卷积神经网络。这种计算机建模已被广泛用于人类视觉系统建模。为了训练这些模型，研究人员创建了一个虚拟世界，他们可以在其中控制房间的大小和房间墙壁的反射特性。

所有输入模型的声音都来自于这些虚拟房间中的某个地方。这套400多个训练声音包括人类的声音、动物的声音、机器的声音，如汽车引擎，以及自然的声音，如雷声。

卷积神经网络可以设计成许多不同的架构，所以为了帮助他们找到对定位最有效的网络，麻省理工学院的团队使用了一台超级计算机，让他们训练和测试大约1500个不同的模型。

这一搜索确定了10个似乎最适合定位的模型，研究人员进一步训练了这些模型，并将其用于所有后续研究。研究人员还确保该模型从人类耳朵提供的相同信息开始。外耳，即耳廓，有许多褶皱可以反射声音，改变进入耳朵的频率，而这些反射会根据声音的来源而变化。

研究人员通过在每个声音进入计算机模型之前通过一个专门的数学函数来模拟这种效果。训练完模型后，研究人员在真实世界的环境中对它们进行了测试。

测试结果发现，这些模型的表现与人类非常相似。尽管模型是在虚拟世界中训练的，但当我们评估它时，它可以在现实世界中定位声音。

MIT的这些研究让我们看到人工智能的一个新方向，就是对一些复杂事物以及人类的复杂神经行为方面，可以采取人工智能技术的可能性，这或许将推动人工智能继续往前发展。

【#公益诉讼#推动窨井盖实现数字化管理】"接到指挥中心的派单后，责任单位最快在2小时内完成修补。"窨井盖管理数字化是如何实现的？2020年6月，浙江省丽水市莲都区检察院发现市区窨井存在问题，于是发出行政公益诉讼诉前检察建议。同年12月，丽水市将窨井安全监管纳入数字城管指挥中心"城市大脑"系统，市区177098个窨井盖挂上了"身份证"。今年1月，丽水市细化了市区窨井盖安全监管场景运行方案，进一步明确安全监管场景化运行处置流程等。