어렸을 때 처음 봤을 착시 현상을 기억하시나요? 색상, 빛, 패턴을 조합하여 우리의 정보를 기만하거나 오해하게 만드는 이미지를 만들어냅니다. 두뇌? 인식이 현실과 일치하지 않는 그러한 환상은 실제로 버그가 아니라 뇌의 특징일 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 동일한 종류의 환상을 인식하도록 기계를 가르치면 이미지 인식이 더욱 스마트해질 수 있습니다.
브라운대학교 컴퓨터 비전 전문가들은 이렇게 말합니다. 일하느라 바빴어. 그들은 상황에 따른 착시 현상을 볼 수 있도록 컴퓨터를 가르치고 있습니다. 실제 환경에서 더욱 강력하게 입증될 보다 똑똑하고 뇌와 유사한 인공 시각 알고리즘을 만듭니다. 세계.
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"컴퓨터 비전은 정지 신호를 분석하는 자율 주행 자동차부터 초음파로 종양을 찾는 의료 소프트웨어에 이르기까지 어디에나 존재하게 되었습니다." 데이비드 멜리이 프로젝트에 참여한 인지 과학 연구원 중 한 명인 그는 현재 인공 지능 회사인 Vicarious에서 일하고 있다고 Digital Trends에 말했습니다. “그러나 이러한 시스템에는 우리 두뇌가 작동하는 방식에 대한 오래된 청사진을 모델로 삼았다는 사실에서 비롯된 약점이 있습니다. 우리 연구에서 소개된 것과 같이 신경과학에서 새롭게 이해된 메커니즘을 통합하면 컴퓨터 비전 시스템을 더욱 안전하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 뇌의 대부분은 여전히 제대로 이해되지 않고 있으며, 뇌와 기계의 융합에 대한 추가 연구는 컴퓨터 비전의 근본적인 발전을 이루는 데 도움이 될 수 있습니다.”
연구에서 팀은 계산 모델을 사용하여 환상을 볼 때 뉴런이 서로 상호 작용하는 방식을 탐색하고 복제했습니다. 그들은 상황에 따라 다르게 반응하는 인간의 연결을 반영하는 뉴런의 피드백 연결 모델을 만들었습니다. 이는 색상 차별화와 같은 작업에 도움이 될 것으로 기대됩니다. 붉은 열매를 따도록 설계된 로봇 일몰 때와 같이 장면이 붉은 빛에 잠겨 있을 때에도 그 열매를 식별할 수 있습니다.
“그러한 형태의 맥락적 통합을 지원하기 위해 복잡한 뇌 회로가 많이 존재하며, 우리 연구는 어떻게 이루어지는지에 대한 이론을 제안합니다. 이 회로는 수용 장 유형 전반에 걸쳐 작동하며 그 존재가 착시라고 불리는 현상에서 어떻게 나타나는지,” Mely 계속되는. “뇌가 보는 방식을 설명하기 위해 컴퓨터 모델을 사용하는 우리 연구와 같은 연구는 기존 컴퓨터를 향상시키는 데 필요합니다. 비전 시스템: 대부분의 심층 신경망과 마찬가지로 이들 중 다수에는 여전히 가장 기본적인 형태의 상황 인식이 부족합니다. 완성."
프로젝트가 아직 초기 단계에 있지만 팀에서는 이미 번역을 완료했습니다. 현대 기계 학습 모듈로의 신경 회로. 윤곽 감지 및 윤곽 추적과 관련된 작업에서 테스트했을 때 이 회로는 현대 컴퓨터 비전 기술보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다.
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