Ali se spomnite vrste optičnih iluzij, ki ste jih verjetno prvič videli kot otrok, ki uporabljajo nekatere kombinacijo barv, svetlobe in vzorcev za ustvarjanje slik, ki se izkažejo za varljive ali zavajajoče možgani? Izkazalo se je, da so takšne iluzije - kjer se zaznava ne ujema z resničnostjo - dejansko lahko značilnost možganov in ne napaka. In učenje stroja, da prepozna isto vrsto iluzij, lahko povzroči pametnejše prepoznavanje slik.
To pravijo strokovnjaki za računalniški vid z univerze Brown bili zaposleni z delom. Računalnike učijo videti optične iluzije, odvisne od konteksta, in s tem upajmo, da ustvariti pametnejše algoritme umetnega vida, ki so bolj podobni možganom, ki se bodo v resnici izkazali za bolj robustne svetu.
Priporočeni videoposnetki
"Računalniški vid je postal vseprisoten, od samovozečih avtomobilov, ki razčlenjujejo znak stop, do medicinske programske opreme, ki išče tumorje na ultrazvoku," David Mely, eden od raziskovalcev kognitivne znanosti, ki je delal na projektu, zdaj dela v podjetju za umetno inteligenco Vicarious, je povedal za Digital Trends. »Vendar imajo ti sistemi slabosti, ki izhajajo iz dejstva, da so oblikovani po zastarelem načrtu delovanja naših možganov. Vključevanje na novo razumljenih mehanizmov iz nevroznanosti, kot so tisti, predstavljeni v našem delu, lahko pomaga narediti te sisteme računalniškega vida varnejše. Velik del možganov ostaja slabo razumljen in nadaljnje raziskave na sotočju možganov in strojev lahko pomagajo odkleniti nadaljnji temeljni napredek v računalniškem vidu.«
Pri svojem delu je ekipa uporabila računalniški model za raziskovanje in posnemanje načinov, kako nevroni med seboj komunicirajo, ko gledajo iluzijo. Ustvarili so model povratnih povezav nevronov, ki zrcali človeški, ki se glede na kontekst odziva drugače. Upamo, da bo to pomagalo pri nalogah, kot je razlikovanje barv - na primer pomoč a robot, zasnovan za nabiranje rdečih jagod prepoznati te jagode, tudi ko je prizor obsijan z rdečo svetlobo, kot se lahko zgodi ob sončnem zahodu.
»Obstaja veliko zapletenih možganskih vezij, ki podpirajo takšne oblike kontekstualne integracije, in naša študija predlaga teorijo, kako to vezje deluje v vrstah receptivnih polj in kako se njegova prisotnost razkrije v pojavih, imenovanih optične iluzije,« Mely nadaljevano. »Študije, kot je naša, ki uporabljajo računalniške modele za razlago, kako možgani vidijo, so potrebne za izboljšanje obstoječega računalnika vizijski sistemi: mnogim od njih, tako kot večini globokih nevronskih mrež, še vedno manjkajo najosnovnejše oblike kontekstualnega integracija."
Čeprav je projekt še vedno v povojih, je ekipa že prevedla nevronsko vezje v sodoben modul strojnega učenja. Ko so ga testirali pri nalogi, povezani z zaznavanjem kontur in sledenjem konturam, je vezje močno prekašalo sodobno tehnologijo računalniškega vida.
Priporočila urednikov
- Apple morda že zmanjšuje proizvodnjo Vision Pro
- A.I. vodi revolucijo oblikovanja čipov in je šele na začetku
- eBay uporablja računalniški vid, da naredi izdelke prodajalcev priljubljene
- Strojno učenje? Nevronske mreže? Tukaj je vaš vodnik po številnih okusih A.I.
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
