Kommer du ihåg vilken typ av optiska illusioner du förmodligen först såg som barn, som använder vissa kombination av färg, ljus och mönster för att skapa bilder som visar sig vara vilseledande eller vilseledande för oss hjärnor? Det visar sig att sådana illusioner - där uppfattningen inte stämmer överens med verkligheten - faktiskt kan vara en del av hjärnan, snarare än en bugg. Och att lära en maskin att känna igen samma typ av illusioner kan resultera i smartare bildigenkänning.
Detta är vad datorseendeexperter från Brown University har varit upptagen med att jobba på. De lär datorer att se kontextberoende optiska illusioner och därmed förhoppningsvis skapa smartare, mer hjärnliknande artificiella synalgoritmer som kommer att visa sig mer robusta i verkligheten värld.
Rekommenderade videor
"Datorseende har blivit allestädes närvarande, från självkörande bilar som analyserar en stoppskylt till medicinsk programvara som letar efter tumörer i ett ultraljud." David Mely, en av forskarna inom kognitiv vetenskap som arbetade med projektet, som nu arbetar på företaget Vicarious för artificiell intelligens, berättade för Digital Trends. "Men dessa system har svagheter som härrör från det faktum att de är modellerade efter en föråldrad ritning av hur våra hjärnor fungerar. Att integrera nyförstådda mekanismer från neurovetenskap som de som presenteras i vårt arbete kan bidra till att göra dessa datorseendesystem säkrare. Mycket av hjärnan är fortfarande dåligt förstådd, och ytterligare forskning om sammanflödet av hjärnor och maskiner kan hjälpa till att låsa upp ytterligare grundläggande framsteg inom datorseende.
I sitt arbete använde teamet en beräkningsmodell för att utforska och replikera hur neuroner interagerar med varandra när de tittar på en illusion. De skapade en modell av återkopplingskopplingar av neuroner, som speglar människors, som reagerar olika beroende på sammanhanget. Förhoppningen är att detta ska hjälpa till med uppgifter som färgdifferentiering - till exempel att hjälpa en robot designad för att plocka röda bär att identifiera dessa bär även när scenen badar i rött ljus, vilket kan hända vid solnedgången.
"Det finns många intrikata hjärnkretsar för att stödja sådana former av kontextuell integration, och vår studie föreslår en teori om hur denna krets fungerar över receptiva fälttyper och hur dess närvaro avslöjas i fenomen som kallas optiska illusioner, säger Mely. fortsatt. "Studier som vår, som använder datormodeller för att förklara hur hjärnan ser, är nödvändiga för att förbättra befintlig dator synsystem: många av dem, som de flesta djupa neurala nätverk, saknar fortfarande de mest grundläggande formerna av kontextuella integration."
Medan projektet fortfarande är i sin relativa linda, har teamet redan översatt neural krets till en modern maskininlärningsmodul. När den testades på en uppgift relaterad till konturdetektering och konturspårning, överträffade kretsen avsevärt modern datorseendeteknik.
Redaktörens rekommendationer
- Apple kanske redan drar ner Vision Pro-produktionen
- A.I. leder en revolution inom chipdesign, och den har bara precis börjat
- eBay använder datorvision för att få säljarnas produkter att poppa upp
- Maskininlärning? Neurala nätverk? Här är din guide till de många smakerna av A.I.
Uppgradera din livsstilDigitala trender hjälper läsare att hålla koll på den snabba teknikvärlden med alla de senaste nyheterna, roliga produktrecensioner, insiktsfulla redaktioner och unika smygtittar.
