ディープラーニングについて教えてください

以下のニュースを読んだのですがよくわかりませんでした。
何を持って正解とするか、教えて無いのに分かるって不思議です。
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Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/2012062 …

＞1週間にわたりYouTubeビデオを同ネットワークに見せたところ、ネットワークは猫の写真を識別することを学習した。事前に猫をネットワークに教えたわけでも、「猫」のラベル付けをした画像を与えたわけでもなかった。つまり、ネットワーク自身が、YouTubeの画像から猫がどういうものかを知ったことになる。
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教師なし学習と言うそうですが、そもそも、人間の物体認識の基本法則みたいなものはAIは知っている前提なのでしょうか？
本当に本当にただの画像データの羅列を与えただけであれば、物体と外界の区別ができないと思うのです。猫の顔の一部のパーツだけに反応するニューロンとか、猫の耳と背景の壁をまとめて一つの特徴と見ることだってできるのではないでしょうか？
単純に、そうしたデータは少ないから捨て去られ、何かこういう色味がある場合は、このくらいの範囲でひとつづきである→結果猫みたいになる　というのを学習過程で特徴として認識するのでしょうか？

完全にランダムな画像であれば、建物や車や鉛筆　といったものに対するニューロンが発生しても良さそうなものですが、そういったものは特にできなかったのでしょうか？
犬に反応するのは合って良さそうな感じがします。

そもそもニューロンができたというのは、つまり、学習後のAIに猫の画像を見せたら、
それを認識して、同じニューロンが反応する画像を持ってくる（結果的に、いろんな形、色、種類の猫画像が集まる）とかそういうことなのでしょうか？
ニュース記事が過度に拡大解釈している気がするのですが、気のせいでしょうか？
お教えいただけると幸いです。

No.1 回答者： doc_somday 回答日時： 2015/06/06 23:22

それは「人間原理」という奴です。

AIは何も「考えて」いません。人間がAIが学習したものを「猫だ」と勝手に決め付けただけです。ミミズが得られるかもしれないし、人間がまだ知らない存在が認識されたのに、人間が無視した可能性も高いのです。ただ猫は愛玩性が高く、自分のペットをアップする人が多いのは確かです、AI特に原始的なニューラルネットは単純に「見た」回数が多ければそれに「意味」があると「覚える」傾向があるので、猫になったとも言えますが、猫になった意味は全く無いと思います。