Sjećate li se vrste optičkih iluzija koje ste vjerojatno prvi put vidjeli kao dijete, a koje koriste neke kombinacija boja, svjetla i uzoraka za stvaranje slika koje se pokažu varljivima ili obmanjujućim za naše mozak? Ispostavilo se da takve iluzije - gdje se percepcija ne poklapa sa stvarnošću - zapravo mogu biti značajka mozga, a ne buba. A učenje stroja da prepozna istu vrstu iluzija može rezultirati pametnijim prepoznavanjem slika.
To misle stručnjaci za računalni vid sa Sveučilišta Brown bili zauzeti radom na. Oni uče računala da vide optičke iluzije ovisne o kontekstu, a time i da se nadaju stvoriti pametnije algoritme umjetnog vida sličnije mozgu koji će se u stvarnosti pokazati robusnijima svijet.
Preporučeni videozapisi
"Računalni vid postao je sveprisutan, od samovozećih automobila koji analiziraju znak stop do medicinskog softvera koji traži tumore na ultrazvuku," David Mely, jedan od istraživača kognitivne znanosti koji je radio na projektu, a sada radi u tvrtki za umjetnu inteligenciju Vicarious, rekao je za Digital Trends. “Međutim, ti sustavi imaju slabosti koje proizlaze iz činjenice da su oblikovani prema zastarjelom planu rada našeg mozga. Integracija novoshvaćenih mehanizama iz neuroznanosti poput onih prikazanih u našem radu može pomoći da se ti sustavi računalnog vida učine sigurnijima. Velik dio mozga i dalje je slabo shvaćen, a daljnja istraživanja na spoju mozgova i strojeva mogu pomoći u otključavanju daljnjeg temeljnog napretka u računalnom vidu.”
U svom radu, tim je koristio računalni model za istraživanje i repliciranje načina na koji neuroni međusobno komuniciraju kada gledaju iluziju. Stvorili su model povratnih veza neurona, koji odražava onaj kod ljudi, koji različito reagira ovisno o kontekstu. Nadamo se da će to pomoći u zadacima kao što je razlikovanje boja - na primjer, pomoć a robot dizajniran za branje crvenih bobica prepoznati te bobice čak i kad je scena obasjana crvenim svjetlom, kao što se može dogoditi pri zalasku sunca.
„Postoji mnogo zamršenih moždanih sklopova koji podržavaju takve oblike kontekstualne integracije, a naša studija predlaže teoriju o tome kako ovaj strujni krug radi preko tipova receptivnih polja i kako se njegova prisutnost otkriva u fenomenima koji se nazivaju optičke iluzije,” Mely nastavio. “Studije poput naše, koje koriste računalne modele da objasne kako mozak vidi, neophodne su za poboljšanje postojećeg računala sustavi vida: mnogi od njih, kao i većina dubokih neuronskih mreža, još uvijek nemaju najosnovnije oblike kontekstualnog integracija."
Iako je projekt još uvijek u povojima, tim je već preveo neuronski sklop u moderan modul strojnog učenja. Kada je testiran na zadatku koji se odnosi na otkrivanje kontura i praćenje kontura, sklop je znatno nadmašio modernu tehnologiju računalnog vida.
Preporuke urednika
- Apple možda već smanjuje proizvodnju Vision Pro
- A.I. vodi revoluciju dizajna čipova, a tek je na početku
- eBay koristi računalni vid kako bi proizvodi prodavača postali popularni
- Strojno učenje? Neuronske mreže? Evo vašeg vodiča kroz mnoge okuse A.I.
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
