Навчити машини бачити ілюзії може допомогти комп’ютерний зір стати розумнішим

Чи пам’ятаєте ви оптичні ілюзії, які ви, мабуть, вперше побачили в дитинстві, які використовують певну комбінацію кольору, світла та візерунків для створення зображень, які виявляються оманливими або такими, що вводять в оману наш мозок? Виявляється, що такі ілюзії – коли сприйняття не збігається з реальністю – насправді можуть бути особливістю мозку, а не помилкою. І якщо навчити машину розпізнавати подібні ілюзії, це може призвести до більш розумного розпізнавання зображень.

Саме над цим працюють фахівці з комп’ютерного зору з Університету Брауна. Вони навчають комп’ютери бачити контекстно-залежні оптичні ілюзії, і таким чином, сподіваємося, створювати розумніші, більш схожі на мозок алгоритми штучного зору, які виявляться більш надійними в реальному світі.

“Комп’ютерний зір став повсюдним, від самокерованих автомобілів, що розбирають знак “стоп”, до медичного програмного забезпечення, що шукає пухлини на УЗД, – розповів Digital Trends Девід Мелі, один з дослідників когнітивних наук, які працювали над проектом, який зараз працює в компанії штучного інтелекту Vicarious. “Однак ці системи мають слабкі сторони, які випливають з того, що вони змодельовані за застарілою схемою роботи нашого мозку. Інтеграція нових механізмів з нейронауки, таких як ті, що представлені в нашій роботі, може допомогти зробити ці системи комп’ютерного зору безпечнішими. Значна частина мозку залишається недостатньо вивченою, і подальші дослідження на стику мозку і машин можуть допомогти розкрити подальші фундаментальні досягнення в галузі комп’ютерного зору”.

У своїй роботі команда використовувала обчислювальну модель для дослідження і відтворення способів взаємодії нейронів один з одним при перегляді ілюзії. Вони створили модель зворотного зв’язку нейронів, яка відображає людську, що реагує по-різному в залежності від контексту. Є надія, що це допоможе в таких завданнях, як диференціація кольорів – наприклад, допомогти роботу, призначеному для збору червоних ягід, ідентифікувати ці ягоди навіть тоді, коли сцена залита червоним світлом, як це може статися на заході сонця.

“Існує багато складних мозкових схем для підтримки таких форм контекстної інтеграції, і наше дослідження пропонує теорію того, як ця схема працює в різних типах рецептивних полів, і як її присутність виявляється в явищах, які називаються оптичними ілюзіями”, – продовжив Мейлі. “Дослідження, подібні до нашого, які використовують комп’ютерні моделі для пояснення того, як мозок бачить, необхідні для вдосконалення існуючих систем комп’ютерного зору: багатьом з них, як і більшості глибоких нейронних мереж, все ще не вистачає найпростіших форм контекстної інтеграції”.

Хоча проект все ще знаходиться у відносному зародковому стані, команда вже перетворила нейронну схему в сучасний модуль машинного навчання. Коли вона була протестована на завданні, пов’язаному з виявленням контурів і відстеженням контурів, схема значно перевершила сучасні технології комп’ютерного зору.

Рекомендації редакції

• Нещасний випадок на шоу дронів: літальні апарати падають з неба
• Мета зробила DALL-E для відео, і це одночасно моторошно і дивовижно
• Я подав свою безглузду ідею стартапу роботові-венчурному інвестору
• Компанія Meta хоче зарядити Вікіпедію за допомогою апгрейда ШІ
• Вчені тільки що досягли прориву в квантових обчисленнях

Source: digitaltrends.com