??本次研究实验中的所有深度神经网络模型无论是否被训练、使用什么方式训练，都产生了神经动力学层面的沿着幻觉轮廓的激活 。然而即使如此，这一神经动力学层面的激活并没有能够帮助到深度神经网络最终在行为学层面识别出幻觉轮廓 。而唯一拥有相对好的幻觉轮廓感知能力的深度增强模型，则表现出端点激活效应，从而揭示未来突破这个问题重点在于端点激活和幻觉轮廓的关系 。
??曾毅总结称，本项研究成果亮点可概括为四个方面：一是提出系统性生成幻觉轮廓样本的方法；二是将视觉认知和机器学习数据集结合，实现对神经网络幻觉轮廓感知能力的量化；三是测试大量公开的预训练神经网络模型；四是发现幻觉轮廓感知较好的模型展现出计算神经科学理论预言的端点激活现象 。
??这项研究最大的特点是从认知科学的角度检验和部分重新审视了当前看似成功的人工神经网络模型，并且证明人工神经网络模型与人脑视觉处理过程仍然存在着很大差距，这还只是人工智能与人类认知显著距离的“冰山一角”，大脑运作的机理和智能的本质将继续启发人工智能，特别是神经网络的研究 。
【幻觉认知谁更强？最新研究发现人工智能与人类差距显著】??“如果想从本质上取得突破，人工智能需要借鉴并受自然演化、脑与心智的启发，建立智能的理论体系，这样的人工智能才会有长远的未来 。”曾毅说 。(完)
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