Спомняте ли си видовете оптични илюзии, които вероятно сте видели за първи път като дете, които използват някои комбинация от цвят, светлина и шарки за създаване на изображения, които се оказват измамни или подвеждащи за нашите мозъци? Оказва се, че такива илюзии - при които възприятието не съвпада с реалността - всъщност могат да бъдат характеристика на мозъка, а не грешка. И обучението на машина да разпознава същия вид илюзии може да доведе до по-интелигентно разпознаване на изображения.
Това твърдят експерти по компютърно зрение от университета Браун са били заети да работят върху. Те учат компютрите да виждат зависими от контекста оптични илюзии и по този начин да се надяваме създайте по-интелигентни, по-подобни на мозъка алгоритми за изкуствено зрение, които ще се окажат по-стабилни в реалността свят.
Препоръчани видеоклипове
„Компютърното зрение стана повсеместно, от самоуправляващите се автомобили, които анализират знак стоп до медицински софтуер, търсещ тумори в ултразвук,“ Дейвид Мели
, един от изследователите на Cognitive Science, работили по проекта, който сега работи в компанията за изкуствен интелект Vicarious, каза пред Digital Trends. „Тези системи обаче имат слабости, произтичащи от факта, че са моделирани по остарял план за това как работят мозъците ни. Интегрирането на новоразбрани механизми от невронауките като тези, представени в нашата работа, може да помогне да направим тези системи за компютърно зрение по-безопасни. Голяма част от мозъка остава слабо разбрана и по-нататъшните изследвания на сливането на мозъци и машини могат да помогнат за отключването на по-нататъшен фундаментален напредък в компютърното зрение.В работата си екипът използва изчислителен модел, за да изследва и възпроизведе начините, по които невроните взаимодействат един с друг, когато гледат илюзия. Те създадоха модел на връзки за обратна връзка на неврони, който отразява този на хората, който реагира по различен начин в зависимост от контекста. Надеждата е, че това ще помогне със задачи като разграничаване на цветовете - например, помагайки на a робот, предназначен да бере червени плодове за да идентифицирате тези плодове дори когато сцената е окъпана в червена светлина, както може да се случи при залез слънце.
„Съществуват много сложни мозъчни вериги, които поддържат такива форми на контекстуална интеграция и нашето изследване предлага теория за това как тази схема работи в различните типове възприемчиви полета и как нейното присъствие се разкрива във феномени, наречени оптични илюзии,” Мели продължи. „Изследвания като нашето, които използват компютърни модели, за да обяснят как мозъкът вижда, са необходими за подобряване на съществуващия компютър визуални системи: много от тях, като повечето дълбоки невронни мрежи, все още нямат най-основните форми на контекстуалност интеграция.”
Въпреки че проектът е все още в относителна начална фаза, екипът вече е превел невронна верига в модерен модул за машинно обучение. Когато беше тествана при задача, свързана с откриване на контури и проследяване на контури, веригата значително надмина съвременната технология за компютърно зрение.
Препоръки на редакторите
- Apple може би вече намалява производството на Vision Pro
- ИИ води революция в дизайна на чипове и едва сега започва
- eBay използва компютърно зрение, за да направи продуктите на продавачите популярни
- Машинно обучение? Невронни мрежи? Ето вашето ръководство за многото вкусове на A.I.
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
