Îți amintești tipul de iluzii optice pe care probabil le-ai văzut prima dată când erai copil, care folosesc unele combinație de culoare, lumină și modele pentru a crea imagini care se dovedesc înșelătoare sau înșelătoare pentru noi creier? Se pare că astfel de iluzii – în care percepția nu se potrivește cu realitatea – pot fi, de fapt, o caracteristică a creierului, mai degrabă decât un bug. Și învățarea unei mașini să recunoască același tip de iluzii poate duce la o recunoaștere mai inteligentă a imaginii.
Aceasta este ceea ce experții în viziune computerizată de la Universitatea Brown au fost ocupați cu lucrul. Ei învață computerele să vadă iluzii optice dependente de context și, prin urmare, să sperăm creați algoritmi de viziune artificială mai inteligenți, mai asemănători creierului, care se vor dovedi mai robusti în realitate lume.
Videoclipuri recomandate
„Viziunea computerizată a devenit omniprezentă, de la mașinile cu conducere autonomă care analizează un semn de oprire până la software-ul medical care caută tumori într-o ecografie.”
David Mely, unul dintre cercetătorii din Știința Cognitivă care a lucrat la proiect, care acum lucrează la compania de inteligență artificială Vicarious, a declarat pentru Digital Trends. „Cu toate acestea, acele sisteme au puncte slabe care decurg din faptul că sunt modelate după un model învechit al modului în care funcționează creierul nostru. Integrarea mecanismelor nou înțelese din neuroștiință, cum ar fi cele prezentate în munca noastră, poate ajuta la creșterea siguranței acestor sisteme de viziune computerizată. O mare parte din creier rămâne prost înțeles, iar cercetările ulterioare la confluența creierului și mașinilor pot ajuta la deblocarea unor progrese fundamentale suplimentare în vederea computerizată.”În munca lor, echipa a folosit un model de calcul pentru a explora și replica modurile în care neuronii interacționează între ei atunci când vizionează o iluzie. Ei au creat un model de conexiuni de feedback ale neuronilor, care o oglindește pe cel al oamenilor, care răspunde diferit în funcție de context. Speranța este că acest lucru va ajuta la sarcini precum diferențierea culorilor - de exemplu, ajutarea unui robot conceput să culeagă fructe de pădure roșii pentru a identifica acele fructe de pădure chiar și atunci când scena este scăldată în lumină roșie, așa cum s-ar putea întâmpla la apus.
„Există o mulțime de circuite cerebrale complicate pentru a sprijini astfel de forme de integrare contextuală, iar studiul nostru propune o teorie a modului în care acest circuit funcționează peste tipurile de câmp receptiv și modul în care prezența sa este dezvăluită în fenomene numite iluzii optice”, Mely. a continuat. „Studii precum al nostru, care folosesc modele computerizate pentru a explica modul în care vede creierul, sunt necesare pentru a îmbunătăți computerul existent sisteme de viziune: multe dintre ele, la fel ca majoritatea rețelelor neuronale profunde, încă nu au cele mai elementare forme de contextual integrare."
În timp ce proiectul este încă în stadiul incipient, echipa a tradus deja circuit neuronal într-un modul modern de învățare automată. Când a fost testat pe o sarcină legată de detectarea contururilor și trasarea conturului, circuitul a depășit cu mult tehnologia modernă de viziune computerizată.
Recomandările editorilor
- Este posibil ca Apple să reducă deja producția Vision Pro
- A.I. conduce o revoluție a designului de cipuri și abia a început
- eBay implementează viziunea computerizată pentru a face ca produsele vânzătorilor să apară
- Învățare automată? Rețele neuronale? Iată ghidul tău pentru numeroasele arome ale A.I.
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
