重磅！AI可像人类一样感知决策，快速权衡各种选择，有望助力医疗诊断、自动驾驶等领域

想象一下，在紧张刺激的赛车游戏中，人类需要迅速而精准地判断何时踩下油门、何时巧妙地转弯。在根据路况不断改变行驶路径的过程中，人类大脑可以展现出敏捷的决策能力和反应速度。

然而，在人类应对自如的赛车游戏中，传统的神经网络模型只能做出确定性的决策，尚不具备人类的感知行为能力。模拟人类大脑的决策过程，始终是人工智能（AI）领域的一大挑战。

如今，一种新型神经网络模型，有望让 AI 系统像人类赛车手一样，权衡各种选择，做出迅速、精准的决策。

近日，来自佐治亚理工学院的研究团队便提出了一种神经网络模型 RTNet，这一模型不仅能够生成随机决策，还能达到类似人类决策的响应时间分布。

研究团队通过全面的测试发现，RTNet 能够再现人类在准确性、响应时间和置信度上的所有特征，而且表现优于多个当前先进的神经网络模型。

相关研究论文以“The neural network RTNet exhibits the signatures of human perceptual decision-making”为题，发表在科学期刊 Nature Human Behaviour 上。

研究团队表示，即使是功能强大的大语言模型（LLM）也会因为幻觉编造一些不切实际的回答，因此开发一种更接近真实人脑的神经网络可能会使 AI 系统更加可靠。