Vous souvenez-vous du genre d'illusions d'optique que vous avez probablement vu pour la première fois quand vous étiez enfant, qui utilisent certains combinaison de couleurs, de lumière et de motifs pour créer des images qui s'avèrent trompeuses ou trompeuses pour notre cerveaux? Il s’avère que de telles illusions – où la perception ne correspond pas à la réalité – pourraient en fait être une caractéristique du cerveau plutôt qu’un bug. Et apprendre à une machine à reconnaître le même type d’illusions pourrait aboutir à une reconnaissance d’image plus intelligente.
C'est ce que disent les experts en vision par ordinateur de l'Université Brown ont été occupés à travailler sur. Ils apprennent aux ordinateurs à voir les illusions d'optique dépendant du contexte et, espérons-le, à créer des algorithmes de vision artificielle plus intelligents, plus semblables à ceux du cerveau, qui se révéleront plus robustes dans la réalité monde.
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« La vision par ordinateur est devenue omniprésente, depuis les voitures autonomes analysant un panneau d’arrêt jusqu’aux logiciels médicaux recherchant des tumeurs lors d’une échographie. »
David Mély, a déclaré à Digital Trends l'un des chercheurs en sciences cognitives qui ont travaillé sur le projet et qui travaille désormais pour la société d'intelligence artificielle Vicarious. « Cependant, ces systèmes présentent des faiblesses liées au fait qu’ils sont calqués sur un modèle obsolète du fonctionnement de notre cerveau. L’intégration de mécanismes nouvellement compris issus des neurosciences, comme ceux présentés dans nos travaux, pourrait contribuer à rendre ces systèmes de vision par ordinateur plus sûrs. Une grande partie du cerveau reste mal comprise, et des recherches plus approfondies à la confluence du cerveau et des machines pourraient contribuer à débloquer de nouvelles avancées fondamentales dans la vision par ordinateur.Dans leur travail, l’équipe a utilisé un modèle informatique pour explorer et reproduire la manière dont les neurones interagissent les uns avec les autres lors de la visualisation d’une illusion. Ils ont créé un modèle de connexions de rétroaction des neurones, qui reflète celui des humains, et qui réagit différemment selon le contexte. L'espoir est que cela facilitera des tâches telles que la différenciation des couleurs - par exemple, aider un robot conçu pour cueillir des fruits rouges pour identifier ces baies même lorsque la scène est baignée de lumière rouge, comme cela peut arriver au coucher du soleil.
« De nombreux circuits cérébraux complexes existent pour prendre en charge de telles formes d'intégration contextuelle, et notre étude propose une théorie sur la manière dont ce circuit fonctionne sur tous les types de champs récepteurs et comment sa présence est révélée dans des phénomènes appelés illusions d'optique », Mely a continué. « Des études comme la nôtre, qui utilisent des modèles informatiques pour expliquer comment le cerveau voit, sont nécessaires pour améliorer les systèmes informatiques existants. systèmes de vision: beaucoup d’entre eux, comme la plupart des réseaux de neurones profonds, manquent encore des formes les plus élémentaires d’information contextuelle. l'intégration."
Bien que le projet en soit encore à ses balbutiements, l'équipe a déjà traduit le circuit neuronal dans un module d'apprentissage automatique moderne. Lorsqu’il a été testé sur une tâche liée à la détection et au traçage des contours, le circuit a largement surpassé la technologie moderne de vision par ordinateur.
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