AI是否像我们制定了代码一样执行一些认知任务，还是有正确思考思想的正确方法？
现在足够考虑深层卷积神经网络自发地隔离对象和面部识别的可能性，就像人类的大脑一样。
马萨诸塞州技术学院和哥伦比亚大学的一组研究人员已经成立该网络在没有指导的情况下组织了自己，以单独识别面部和对象。
具体来说，对象训练的网络当任务识别面部时，以次优的方式执行，并且面部网络在对象中挣扎。
一个VGGG16根据研究论文的说法，经过培训的网络培训，可以发现1,715个生物识别身份和423,000个对象图像的网络几乎与经过特殊训练的网络一样正确。
（一个文章在麻省理工学院的新闻检查研究中指出，大脑为其他任务搁置了特定领域，包括理解语言，检测书面单词和对声音的感知。）
如前所述，这项工作提出了异常的问题。
一个有信仰的人可以通过认知隔离来迅速识别森林中的一张面孔，并看到一个爱神的工作。
理性主义者可能会看到快速认识朋友或敌人的进化优势，并存储信息以备将来参考。
但是，为什么研究团队的深神经网络将功能分开？
也许就像雨滴在窗格上垂下一样。它的道路是由对效率的需求预先定向的。
也许机器中的幽灵只需要我们摆脱其计算方式。
