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研究共邀请了14000人参加，测试了3553张图片片断。由于参与者太多，根本不可能将每个人都带到实验室。Ullman和同事利用Amazon Mechanical Turk将实验众包给线上工作者。研究者在实验室测试了一小部分自愿者，然后用测试的结果来验证线上结果。
测试发现人类大脑轻松超过了电脑视觉算法。稍作调整却发现人类大脑和计算机视觉算法在解码图像时存在很大的区别。当小小的改变导致图像太小、太模糊难以识别时，人类识别小图像的能力迅速下降。人类自愿者识别基本小图片的成功率为65%，当图片更小更模糊时，识别概率下降到20%。电脑却不一样，总的来说电脑算法的表现比人类糟糕，但是当图片变小变模糊时，电脑的识别能力不会出现这么大的悬殊。
结果说明人类大脑依赖于特定学习和识别机制，这点正是电脑算法所缺乏的。
今天的电脑视觉模型采用的是“由下而上”的方法，在识别复杂特点之前先要尽可能过滤图片最简单的特点。人类视觉不同，它并不依赖于“由下而上”的方法。人类大脑采用的是“由下而上”的方法，它会将特定物体的标准模型与需要识别的物体进行对比。
“也就是说，大脑会将每个物体类型的模型存储到大脑中，然后利用内部模型来确认图像，它会寻找具体特征和特征之间的关系，从而识别图片中的具体物件到底是什么。” Ullman解释说，“由下而上和由上而下两种处理方式相互作用，我们就可以感知到更丰富的细节。”
受到人类“由上而下”认知方式的启发，新的电脑模型和算法也许可以通过观察更好地理解世界。为了达到这个目标，Ullman的研发项目“数字宝宝”（Digital Baby）获得了一些投资。最终Ullman希望能开发出更强大的人工智能，它诞生时对世界一无所知，但通过视觉和互动可以提高学习能力。和孩子一样，最开始时他们对世界也是一无所知的，但是通过吸收信息他们对世界形成了丰富的认知。
一到冬天，北京真的是让人又爱又恨，虽然紫禁城的雪景是非常美的，但是雾霾一来真的是让人受不了，我前两周呢也是在不戴口罩瞎嘚瑟之后感染了肺炎，只好病假两周才刚刚回来工作。痛定思痛，我最近啊就总是想，找个什么办法能让我少吸点儿霾呢？作为一个一直以来都致力于传播黑科技的人，空气净化器之类的传统产品自然是无法满足我的，要是能有个机器人替我上班，我自己就找个空气好的地方安安心心的呆着，听起来是不是不错？于是，我就找来了一个分身——小Y。
小Y是一款办公用的机器人，号称是可以作为使用者的一个“分身”，它拥有一个可以在平滑地面上自稳行驶的轮子，一根可以伸缩的支杆，和一个需要配合iPad使用的头部。只要在iPad和手机里都装上对应的软件，或是在电脑上登陆对应的网址，就可以用远程控制机器人的运行，完成前进、后退、转弯、升降这些简单的操作，也可以用PC通过iPad和手机的前置摄像头，我就可以驾驶着小Y远程出现在办公室里了。
那有了小Y，我是不是真的就可以在家里高枕无忧了呢？在正式施行这个计划之前，我还是先躲在这个演播室，模拟一下我在家，小Y上班的场景，试试看它是不是可靠吧。为了方式出现什么不可控情况，我还邀请了杜老师来协助小Y完成一天的工作，现在，就让我们看看小Y一天的工作是否顺利吧。
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