Iluziile optice ne-ar putea ajuta să construim o nouă generație de IA

Te uiți la o imagine a unui cerc negru pe o grilă de puncte circulare. Seamănă cu o gaură arsă într-o bucată de material plasă albă, deși este de fapt o imagine plată, staționară pe un ecran sau o bucată de hârtie. Dar creierul tău nu înțelege așa. Asemenea unei experiențe halucinatorii de nivel scăzut, mintea ta se deplasează; percepând imaginea statică ca gura unui tunel negru care se îndreaptă spre tine.

Răspunzând la verosimilitatea efectului, corpul începe să reacționeze inconștient: pupilele ochiului se dilată pentru a lăsa mai multă lumină, așa cum s-ar adapta dacă ați fi pe cale să fiți cufundat în întuneric pentru a vă asigura cel mai bun posibil viziune.

Efectul în cauză a fost creat de Akiyoshi Kitaoka, psiholog la Universitatea Ritsumeikan din Kobe, Japonia. Este una dintre zecile de iluzii optice pe care le-a creat de-a lungul unei lungi cariere. („Îmi plac pe toate”, a spus el, răspunzând la întrebarea lui Digital Trend despre dacă are un favorit.)

Această nouă iluzie a făcut obiectul unei cercetări publicate recent în revista Frontiers in Human Neuroscience. În timp ce lucrarea se concentrează ferm pe răspunsurile fiziologice umane la noul efect (pe care se dovedește că aproximativ 86% dintre noi îl vom experimenta), subiectul general poate avea, de asemenea, o mare relevanță atunci când vine vorba de viitorul inteligenței mașinilor - așa cum unul dintre cercetători a fost dornic să explice pentru Digital Tendințe.

O margine evolutivă

Ceva nu este în regulă cu creierul tău. Cel puțin, aceasta este o concluzie ușoară care poate fi trasă din modul în care creierul uman percepe iluziile optice. Ce altă explicație există pentru o imagine bidimensională, statică, pe care creierul o percepe ca fiind ceva total diferit? Pentru o lungă perioadă de timp, psihologia mainstream a gândit exact asta.

„Inițial, oamenii s-au gândit: „Bine, creierul nostru nu este perfect... Nu se înțelege întotdeauna corect”. Este un eșec, nu?” a spus Bruno Laeng, profesor la Departamentul de Psihologie al Universității din Oslo și primul autor al studiului menționat mai sus. „Iluziile în acel caz erau interesante pentru că ar dezvălui un fel de imperfecțiune în mașinărie.”

Psihologii nu le mai privesc asa. În orice caz, astfel de cercetări evidențiază modul în care sistemul vizual nu este doar o cameră simplă. Iluzia optică „Gaura de expansiune iluzorie” arată clar că ochiul se adaptează la lumină și întuneric percepute, chiar imaginate, mai degrabă decât la energia fizică.

Cel mai important, arată că nu doar înregistrăm în mod prost lumea cu sistemele noastre vizuale, ci efectuează în schimb un set continuu de experimente științifice pentru a obține o ușoară evoluție avantaj. Scopul este de a analiza datele care ni se prezintă și de a încerca să tratăm preventiv problemele înainte ca acestea să devină, ei bine, probleme.

„Creierul nu are cum să știe ce este [cu adevărat] acolo”, a spus Laeng. „Ceea ce face este să construiască un fel de realitate virtuală a ceea ce ar putea fi acolo. Există puține ghicituri. În acest sens, te poți gândi la creier ca la un fel de mașină probabilistică. Îi poți numi a Bayesian masina daca vrei. Folosește o ipoteză anterioară și încearcă să o testeze tot timpul pentru a vedea dacă funcționează.”

Laeng dă exemplul ochilor noștri care efectuează ajustări bazate pe nimic mai mult decât impresia de lumină de la soare: chiar și atunci când aceasta este văzută prin acoperirea norilor sau un baldachin de frunze deasupra capului. Doar în cazul în care.

„Ceea ce contează în evoluție nu este că este adevărat [în acel moment], dar este probabil”, a continuat el. „Prin constrângerea pupilei, corpul tău se adaptează deja la o situație care este foarte probabil să se întâmple într-o perioadă scurtă de timp. Ceea ce se întâmplă [dacă soarele iese brusc] este că ești uimit. Orbitor înseamnă incapacitate temporară. Asta are consecințe enorme, indiferent dacă ești o pradă sau dacă ești un prădător. Pierzi o fracțiune de secundă într-o anumită situație și s-ar putea să nu supraviețuiești.”

Nu este doar lumina și întunericul acolo unde sistemele noastre vizuale trebuie să facă presupuneri. Gândiți-vă la un joc de tenis, în care mingea se deplasează cu viteză mare. Dacă ne-am baza comportamentul în întregime pe ceea ce sistemul vizual primește la un moment dat, am rămâne în urmă realității și nu am reuși să returnăm mingea. „Suntem capabili să percepem prezentul, deși suntem cu adevărat blocați în trecut”, a spus Laeng. „Singura modalitate de a face acest lucru este prezicând viitorul. Sună un pic ca un joc de cuvinte, dar asta este pe scurt.”

Viziunea artificială este din ce în ce mai bună

Deci, ce legătură are asta cu viziunea computerizată? Potenţial totul. Pentru ca un robot, de exemplu, să poată funcționa eficient în lumea reală, trebuie să poată face astfel de ajustări din mers. Calculatoarele au un avantaj când vine vorba de capacitatea lor de a efectua calcule extrem de rapide. Ceea ce nu au sunt milioane de ani de evoluție de partea lor.

În ultimii ani, viziunea artificială a făcut totuși progrese uriașe. Ei pot identifica fețele sau mersul în fluxuri video în timp real - potențial chiar și în mulțimi mari de oameni. Clasificarea imaginilor și instrumentele tehnologice similare pot recunoaște și prezența altor obiecte, în timp ce descoperirile în segmentarea obiectelor fac posibilă înțelegerea mai bună a conținutului diferitelor scene. De asemenea, s-au înregistrat progrese semnificative în ceea ce privește extrapolarea imaginilor 3D din scene 2D, permițând mașinilor să „citească” informații tridimensionale, cum ar fi adâncimea, din scene. Acest lucru aduce viziunea modernă pe computer mai aproape de percepția imaginii umane.

Cu toate acestea, există încă o prăpastie între cei mai buni algoritmi de viziune artificială și tipurile de capabilități bazate pe viziune pe care majoritatea covârșitoare a oamenilor sunt capabile să le realizeze de la o vârstă fragedă. Deși nu putem articula cu exactitate cum îndeplinim aceste sarcini bazate pe viziune (pentru a-l cita pe polimatul maghiar-britanic Michael Polanyi, „putem ști mai mult decât putem spune”), suntem totuși capabili să îndeplinim o gamă impresionantă de sarcini care ne permit să ne valorificăm vederea o varietate de moduri.

Un test Turing pentru viziunea artificială

Dacă cercetătorii și inginerii speră să creeze sisteme de viziune computerizată care să funcționeze cel puțin la egalitate cu vizualul abilitățile de procesare ale creierului de wetware, construirea de algoritmi care pot înțelege iluziile optice nu este un început rău punct. Cel puțin, s-ar putea dovedi o modalitate bună de a măsura cât de bine funcționează sistemele de viziune automată pentru propriul nostru creier. Poate că nu este răspunsul la mitic Inteligența generală artificială, dar ar putea fi cheia pentru deblocarea General Vision.

„Dacă cineva ar dezvolta, într-o zi, un sistem vizual artificial care comite aceleași erori de percepție iluzorie ceea ce facem, ați ști în acest moment că ei [realizează] o bună simulare a modului în care funcționează creierul nostru”, Laeng a spus. „Ar fi un fel de test Turing. Dacă aveți o rețea artificială care este păcălită de iluzie așa cum suntem noi, atunci [am fi] foarte aproape de a înțelege calculul de bază al creierului însuși.”

Cântecul Yi-Zhe, cititor de Computer Vision and Machine Learning la Centrul pentru Vision Speech and Signal Processing de la Universitatea din Surrey din Marea Britanie, este de acord cu ipoteza. „A cere algoritmilor de viziune să înțeleagă iluziile optice ca un subiect general este de mare valoare pentru comunitate”, a spus el pentru Digital Trends. „Depășește focalizarea actuală a comunității de a cere mașinilor să [recunoaște], împingând plicul mai departe [și] cerând mașinilor să raționeze. Această împingere [ar reprezenta] un pas semnificativ înainte către „Viziunea generală”, unde interpretările subiective ale conceptelor vizuale trebuie să fie adaptate.”

Folosesteti imaginatia

Până în prezent, au existat cercetări limitate în direcția acestui obiectiv – deși rămâne într-un stadiu relativ incipient. Nasim Nematzadeh, un cercetător care deține un doctorat. în Inteligență artificială și robotică-Modele de viziune la nivel scăzut, este o persoană care are lucrări publicate pe această temă.

„Credem că o explorare ulterioară a rolului modelelor simple asemănătoare lui Gaussian în procesarea retinei la nivel scăzut și a nucleului Gaussian în stadiu incipient [deep neuronal networks] și predicția sa privind pierderea iluziei perceptive, va duce la tehnici și modele mai precise de viziune pe computer”, a declarat Nematzadeh pentru Digital Trends. „[Acest lucru ar putea] contribui la modele de nivel superior de procesare a profunzimii și mișcării și generalizate la înțelegerea computerizată a imaginilor naturale.”

Max Williams, un cercetător AI care a ajutat la compilarea unui set de date despre mii de imagini cu iluzii optice pentru sistemele de viziune computerizată, pune relația dintre viziunea generală și iluziile optice cel mai succint: „Iluziile există pentru că ochii și creierul nostru efectuează un dezordine și proces ad-hoc pentru a extrage o scenă vizuală dintr-un câmp de lumină altfel de neînțeles, creat de o lume fizică de care suntem aproape complet izolați”, au spus ei pentru Digital. Tendințe. „Nu cred că este posibil să facem un sistem vizual suficient de expresiv pentru a fi considerat „percepție”, care este, de asemenea, lipsită de iluzii.”

Realizarea Viziunii Generale

Pentru a fi clar, atingerea viziunii generale la nivel uman (sau mai bună) pentru AI nu îi va însemna pur și simplu să-i antreneze să recunoască iluziile optice standard. Nicio abilitate hiperspecifică de a decoda iluziile Magic Eye cu o precizie de 99,9% în 0,001 secunde nu va înlocui milioane de ani de evoluție umană.

(Interesant, viziunea artificială are deja propria sa versiune a iluziilor optice sub formă de modele adverse, ceea ce îi poate face să greșească – ca într-o ilustrație alarmantă – un Țestoasă de jucărie imprimată 3D pentru o pușcă. Cu toate acestea, acestea nu produc aceleași beneficii evolutive ca iluziile optice care funcționează asupra oamenilor.)

Totuși, a face ca mașinile să înțeleagă iluziile optice umane și să răspundă la ele în modul în care o facem noi, ar putea fi o cercetare foarte utilă.

Și un lucru este sigur: când General Vision AI este realizat, va cădea în același fel de iluzii optice ca și noi. Cel puțin, în cazul găurii în expansiune iluzorie, 86% dintre noi.

Recomandările editorilor

• Wix folosește ChatGPT pentru a vă ajuta să construiți rapid un întreg site
• OpenAI construiește o nouă echipă pentru a împiedica IA superinteligentă să devină necinstită
• Aceste idei ingenioase ar putea ajuta la AI puțin mai puțin rău
• Instrumentul Google de detectare a imaginilor AI pare că ar putea funcționa
• AI ar putea înlocui aproximativ 7.800 de locuri de muncă la IBM, ca parte a unei pauze de angajare