क्या आपको याद है कि आपने बचपन में किस प्रकार के ऑप्टिकल भ्रम पहली बार देखे थे, जिनमें कुछ का उपयोग किया जाता है रंग, प्रकाश और पैटर्न के संयोजन से ऐसी छवियां बनाई जाती हैं जो हमारे लिए भ्रामक या गुमराह करने वाली साबित होती हैं दिमाग? यह पता चला है कि ऐसे भ्रम - जहां धारणा वास्तविकता से मेल नहीं खाती है - वास्तव में, एक बग के बजाय मस्तिष्क की एक विशेषता हो सकती है। और एक मशीन को उसी प्रकार के भ्रमों को पहचानना सिखाने से बेहतर छवि पहचान हो सकती है।
यह कहना है ब्राउन यूनिवर्सिटी के कंप्यूटर विज़न विशेषज्ञों का पर काम करने में व्यस्त हो गए हैं. वे कंप्यूटर को संदर्भ-निर्भर ऑप्टिकल भ्रम देखना सिखा रहे हैं, और इस तरह उम्मीद है अधिक स्मार्ट, अधिक मस्तिष्क जैसे कृत्रिम दृष्टि एल्गोरिदम बनाएं जो वास्तविक रूप से अधिक मजबूत साबित होंगे दुनिया।
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"कंप्यूटर विज़न सर्वव्यापी हो गया है, सेल्फ-ड्राइविंग कारों से स्टॉप साइन को पार्स करने से लेकर अल्ट्रासाउंड में ट्यूमर की तलाश करने वाले मेडिकल सॉफ़्टवेयर तक," डेविड मैलीइस परियोजना पर काम करने वाले संज्ञानात्मक विज्ञान शोधकर्ताओं में से एक, जो अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी विकरियस में काम कर रहे हैं, ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “हालांकि, उन प्रणालियों में इस तथ्य से उपजी कमजोरियां हैं कि वे हमारे दिमाग कैसे काम करते हैं, इसके पुराने खाके के आधार पर बनाई गई हैं। हमारे काम में दिखाए गए तंत्रिका विज्ञान से नए समझे गए तंत्रों को एकीकृत करने से उन कंप्यूटर दृष्टि प्रणालियों को सुरक्षित बनाने में मदद मिल सकती है। मस्तिष्क के अधिकांश भाग को अभी भी कम समझा गया है, और मस्तिष्क और मशीनों के संगम पर आगे के शोध से कंप्यूटर दृष्टि में और मूलभूत प्रगति को अनलॉक करने में मदद मिल सकती है।
अपने काम में, टीम ने भ्रम को देखते समय न्यूरॉन्स एक दूसरे के साथ बातचीत करने के तरीकों का पता लगाने और दोहराने के लिए एक कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग किया। उन्होंने न्यूरॉन्स के फीडबैक कनेक्शन का एक मॉडल बनाया, जो मनुष्यों का दर्पण है, जो संदर्भ के आधार पर अलग-अलग प्रतिक्रिया देता है। आशा है कि इससे रंग भेद जैसे कार्यों में मदद मिलेगी - उदाहरण के लिए, मदद करना लाल जामुन तोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया रोबोट उन जामुनों की पहचान करना तब भी जब दृश्य लाल रोशनी में नहाया हुआ हो, जैसा कि सूर्यास्त के समय हो सकता है।
"प्रासंगिक एकीकरण के ऐसे रूपों का समर्थन करने के लिए बहुत सारी जटिल मस्तिष्क सर्किटरी मौजूद है, और हमारा अध्ययन एक सिद्धांत का प्रस्ताव करता है कि कैसे यह सर्किटरी ग्रहणशील क्षेत्र प्रकारों पर काम करती है, और इसकी उपस्थिति ऑप्टिकल भ्रम नामक घटनाओं में कैसे प्रकट होती है, "मेली जारी रखा. “हमारे जैसे अध्ययन, जो मस्तिष्क कैसे देखता है यह समझाने के लिए कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते हैं, मौजूदा कंप्यूटर को बढ़ाने के लिए आवश्यक हैं दृष्टि प्रणालियाँ: उनमें से कई, अधिकांश गहरे तंत्रिका नेटवर्क की तरह, अभी भी प्रासंगिक के सबसे बुनियादी रूपों का अभाव है एकीकरण।"
हालाँकि परियोजना अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, टीम ने पहले ही इसका अनुवाद कर लिया है एक आधुनिक मशीन लर्निंग मॉड्यूल में तंत्रिका सर्किट. जब इसका समोच्च पहचान और समोच्च अनुरेखण से संबंधित कार्य पर परीक्षण किया गया, तो सर्किट ने आधुनिक कंप्यूटर विज़न तकनीक से काफी बेहतर प्रदर्शन किया।
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