從生理學研究成果來看人工智能的理論基礎

1981 年的諾貝爾醫學獎，頒發給了 David Hubel（出生於加拿大的美國神經生物學家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是「發現了視覺系統的信息處理」：可視皮層是分級的。

1958 年，DavidHubel 和Torsten Wiesel 在 JohnHopkins University，研究瞳孔區域與大腦皮層神經元的對應關係。他們在貓的後腦頭骨上，開了一個3 毫米的小洞，向洞裏插入電極，測量神經元的活躍程度。

      而後，他們在小貓的眼前，展示各類形狀、各類亮度的物體。而且，在展示每一件物體時，還改變物體放置的位置和角度。他們指望經過這個辦法，讓小貓瞳孔感覺不一樣類型、不一樣強弱的刺激。

       之因此作這個試驗，目的是去證實一個猜想。位於後腦皮層的不一樣視覺神經元，與瞳孔所受刺激之間，存在某種對應關係。一旦瞳孔受到某一種刺激，後腦皮層的某一部分神經元就會活躍。經歷了不少天反覆的枯燥的試驗，同時犧牲了若干只可憐的小貓，David Hubel 和Torsten Wiesel 發現了一種被稱爲「方向選擇性細胞（Orientation Selective Cell）」的神經元細胞。當瞳孔發現了眼前的物體的邊緣，並且這個邊緣指向某個方向時，這種神經元細胞就會活躍。

       這個發現激發了人們對於神經系統的進一步思考。神經-中樞-大腦的工做過程，或許是一個不斷迭代、不斷抽象的過程。

人的視覺系統的信息處理是分級的。從低級的V1區提取邊緣特徵，再到V2區的形狀或者目標的部分等，再到更高層，整個目標、目標的行爲等。也就是說高層的特徵是低層特徵的組合，從低層到高層的特徵表示愈來愈抽象，愈來愈能表現語義或者意圖。而抽象層面越高，存在的可能猜想就越少，就越利於分類。例如，單詞集合和句子的對應是多對一的，句子和語義的對應又是多對一的，語義和意圖的對應仍是多對一的，這是個層級體系。