大脑皮层的视觉中枢，视觉信号的传导途径：视网膜，LGN， V1, V2, V3, V4, V5 等。
高级视觉中枢忽略细节，识别主要模式，主动补充缺失信息。
如果我们有两张图片，分别用卷积神经网络来分解得到内容和风格，然后，我们可以将其风格的表示互换，重构图像，这样就实现了“内容保持，风格变换”的图像。这里，我们展示一些计算结果：
如上几个例子不容置疑地展现了人工智能的方法可以分离艺术内容和艺术风格，并且能够恰切地表示内容和风格，自如地转换，合成艺术风格。虽然计算机的能力令人惊艳，但是今天最终艺术作品的审美和评判依然不可替代地由人类来完成。那么，是否会在不远的将来，人类的审美能力也会被量化，由数学公式精确地推演，最终由人工智能来越俎代庖呢？人工智能真地能够达到“虫二”的境界吗？我们人类是应该对此期待还是恐惧？
本文作者：顾险峰，纽约州立大学终身教授，清华大学丘成桐数学科学中心客座教授，计算共形几何创始人。
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