Czy pamiętasz rodzaj złudzeń optycznych, które prawdopodobnie po raz pierwszy widziałeś jako dziecko, a które wymagają pewnego użycia połączenie koloru, światła i wzorów w celu stworzenia obrazów, które okażą się zwodnicze lub wprowadzające w błąd mózg? Okazuje się, że takie iluzje – gdy percepcja nie pokrywa się z rzeczywistością – mogą w rzeczywistości być cechą mózgu, a nie błędem. Nauczenie maszyny rozpoznawania tego samego rodzaju iluzji może skutkować inteligentniejszym rozpoznawaniem obrazów.
Tak twierdzą eksperci ds. wizji komputerowej z Brown University byli zajęci pracą. Uczą komputery widzieć zależne od kontekstu iluzje optyczne, a tym samym mieć nadzieję stworzyć inteligentniejsze, bardziej przypominające mózg algorytmy sztucznego widzenia, które okażą się solidniejsze w rzeczywistości świat.
Polecane filmy
„Widzenie komputerowe stało się wszechobecne, od samochodów autonomicznych analizujących znak stopu po oprogramowanie medyczne wyszukujące guzy w badaniu ultrasonograficznym” – dodał.
Dawid Mely– powiedział Digital Trends jeden z badaczy Cognitive Science, który pracował nad projektem, a obecnie pracuje w firmie zajmującej się sztuczną inteligencją Vicarious. „Jednak systemy te mają słabości wynikające z faktu, że są modelowane na podstawie przestarzałego planu działania naszych mózgów. Integracja nowo poznanych mechanizmów z neuronauki, takich jak te przedstawione w naszej pracy, może pomóc w zwiększeniu bezpieczeństwa komputerowych systemów wizyjnych. Duża część mózgu pozostaje słabo poznana, a dalsze badania nad połączeniem mózgów i maszyn mogą pomóc w odblokowaniu dalszych fundamentalnych postępów w widzeniu komputerowym”.W swojej pracy zespół wykorzystał model obliczeniowy do zbadania i odtworzenia sposobów interakcji neuronów podczas oglądania iluzji. Stworzyli model połączeń zwrotnych neuronów, który odzwierciedla model człowieka i który reaguje różnie w zależności od kontekstu. Mamy nadzieję, że pomoże to w zadaniach takich jak różnicowanie kolorów — na przykład pomagając robot przeznaczony do zbierania czerwonych jagód zidentyfikować te jagody, nawet jeśli scena jest skąpana w czerwonym świetle, co może się zdarzyć o zachodzie słońca.
„Istnieje wiele skomplikowanych obwodów mózgowych wspierających takie formy integracji kontekstowej, a nasze badanie proponuje teorię tego, w jaki sposób ten obwód działa w różnych typach pól receptywnych i jak jego obecność objawia się w zjawiskach zwanych złudzeniami optycznymi”, Mely nieprzerwany. „Badania takie jak nasze, w których wykorzystuje się modele komputerowe do wyjaśnienia sposobu, w jaki mózg widzi, są niezbędne do ulepszenia istniejącego komputera systemy wizyjne: wielu z nich, podobnie jak większości głębokich sieci neuronowych, wciąż brakuje najbardziej podstawowych form kontekstowości integracja."
Chociaż projekt jest wciąż w powijakach, zespół już przetłumaczył obwód neuronowy w nowoczesny moduł uczenia maszynowego. Kiedy testowano go w zadaniu związanym z wykrywaniem i śledzeniem konturów, obwód znacznie przewyższał nowoczesną technologię widzenia komputerowego.
Zalecenia redaktorów
- Apple być może już ogranicza produkcję Vision Pro
- sztuczna inteligencja przewodzi rewolucji w projektowaniu chipów, a ona dopiero się zaczyna
- eBay wdraża wizję komputerową, aby produkty sprzedawców wyróżniały się
- Nauczanie maszynowe? Sieci neuronowe? Oto Twój przewodnik po wielu odmianach A.I.
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
