計算機能駕駛汽車，打敗圍棋和世界象棋的冠軍，甚至還能寫文章。今天的AI 革命很大程度上是來自於被稱為“卷積神經網絡”（convolutional neural networks，或CNN）的技術進步。CNN 擅長學習和識別二維平面數據中的模式。

但如果數據集不是基於平面幾何，而是類似3D 動畫中使用的不規則模型，或者是自動駕駛汽車繪製周圍環境時生成的點雲，CNN 的效果不是很好。2016 年左右，名叫幾何深度學習的新學科試圖幫助CNN 擺脫平面。

現在，研究人員提出了一種新的理論框架，讓AI能看見更高的維度。它被稱為規範卷積神經網絡（gauge-equivariant convolutional neural networks或gauge CNN），它不僅能探測2D像素陣列，還能探測球體和非對稱曲面物體中的模式。規範CNN與物理學有著深層的聯繫。