Optik illüzyonlar yeni nesil yapay zeka oluşturmamıza yardımcı olabilir

Dairesel noktalardan oluşan bir ızgara üzerinde siyah bir dairenin görüntüsüne bakıyorsunuz. Bir parça beyaz örgü malzemeye açılan bir deliğe benziyor, ancak aslında bir ekran veya kağıt parçası üzerinde düz, sabit bir görüntü. Ama beyniniz bunu böyle algılayamıyor. Bazı düşük seviyeli halüsinasyon deneyimleri gibi, zihniniz de takılır; Statik görüntüyü size doğru hareket eden siyah bir tünelin ağzı olarak algılamak.

Etkinin gerçeğe benzerliğine tepki veren vücut, bilinçsizce tepki vermeye başlar: Gözbebekleri genişler ve bu etkinin gerçekleşmesine izin verir. mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için karanlığa dalmak üzereyseniz uyum sağlayacakları gibi daha fazla ışık içeri girer görüş.

Söz konusu etki aşağıdakiler tarafından yaratılmıştır: Akiyoshi KitaokaJaponya'nın Kobe kentindeki Ritsumeikan Üniversitesi'nden psikolog. Uzun kariyeri boyunca yarattığı düzinelerce optik illüzyondan biri. (“Hepsini beğeniyorum,” dedi Digital Trend'in favorisi olup olmadığı sorusuna yanıt vererek.)

Bu yeni yanılsama yakın zamanda yayınlanan bir araştırmanın konusuydu. Frontiers in Human Neuroscience dergisinde. Makalenin odak noktası sıkı bir şekilde bu yeni etkiye karşı insanın fizyolojik tepkileri olsa da (ki bunu yüzde 86'mızın deneyimleyeceği ortaya çıktı), Araştırmacılardan birinin Digital'e açıklamaya istekli olduğu gibi, makine zekasının geleceği söz konusu olduğunda genel konunun da büyük bir önemi olabilir. Trendler.

Evrimsel bir üstünlük

Beyninde bir sorun var. En azından bu, insan beyninin optik illüzyonları algılama biçiminden çıkarılabilecek kolay bir sonuçtur. Beynin tamamen farklı bir şey olarak algıladığı iki boyutlu, statik bir görüntünün başka ne açıklaması olabilir? Uzun bir süre boyunca ana akım psikoloji tam olarak bunu düşündü.

"Başlangıçta insanlar şöyle düşündü: 'Tamam, beynimiz mükemmel değil... Her zaman doğru sonuç vermiyor.' Bu bir başarısızlık, değil mi?" söz konusu Bruno LaengOslo Üniversitesi Psikoloji Bölümü'nde profesör ve yukarıda bahsedilen çalışmanın ilk yazarı. "Bu durumda yanılsamalar ilginçti çünkü makinedeki bir tür kusuru ortaya çıkarıyorlardı."

Psikologlar artık onlara bu şekilde bakmıyor. Aksine, bunun gibi araştırmalar görsel sistemin sadece basit bir kamera olmadığını vurguluyor. "Hayali Genişleyen Delik" optik yanılsaması, gözün fiziksel enerjiden ziyade algılanan, hatta hayal edilen ışığa ve karanlığa uyum sağladığını açıkça ortaya koyuyor.

En önemlisi, dünyayı görsel sistemlerimizle aptalca kaydetmediğimizi, aynı zamanda bunun yerine hafif bir evrimsel bilgi elde etmek için sürekli bir dizi bilimsel deney yapın. avantaj. Amaç, bize sunulan verileri analiz etmek ve sorunlar soruna dönüşmeden önce önleyici bir şekilde ele almaya çalışmaktır.

Laeng, "Beynin orada [gerçekte] ne olduğunu bilmesinin hiçbir yolu yok" dedi. "Yaptığı şey, orada neler olabileceğine dair bir tür sanal gerçeklik oluşturmak. Biraz tahmin var. Bu açıdan beyni bir nevi olasılık makinesi olarak düşünebilirsiniz. Buna bir diyebilirsin Bayesian istersen makine. Önceki bazı hipotezleri kullanıyor ve bunun işe yarayıp yaramadığını görmek için her zaman onu test etmeye çalışıyor."

Laeng, gözlerimizin güneşten gelen ışık izleniminden başka bir şeye dayalı olarak ayarlamalar yapma örneğini veriyor: bulut örtüsünün veya tepedeki yaprakların gölgesinin arkasından görülse bile. Her ihtimale karşı.

"Evrimde önemli olan [o anda] doğru olması değil, muhtemel olmasıdır" diye devam etti. "Gözbebeğinin daralmasıyla vücudunuz kısa sürede gerçekleşmesi çok muhtemel bir duruma zaten uyum sağlıyor. (Güneş aniden çıkarsa) gözleriniz kamaşacaktır. Şaşkınlık, geçici olarak iş göremezlik anlamına gelir. İster av olun ister yırtıcı olun, bunun çok büyük sonuçları vardır. Belirli bir durumda saniyenin çok küçük bir kısmını kaybedersiniz ve hayatta kalamayabilirsiniz.”

Görme sistemlerimizin tahminlerde bulunması gereken yer yalnızca ışık ve karanlık değildir. Topun yüksek hızda hareket ettiği bir tenis oyununu düşünün. Davranışlarımızı tamamen görsel sistemin herhangi bir anda algıladığı şeye dayandırsaydık, gerçekliğin gerisinde kalır ve topu karşılayamazdık. Laeng, "Geçmişe takılıp kalmamıza rağmen bugünü algılayabiliyoruz" dedi. "Bunu yapmanın tek yolu geleceği tahmin etmektir. Biraz kelime oyununa benziyor ama özetle bu.”

Makine görüşü iyileşiyor

Peki bunun bilgisayarlı görmeyle ne alakası var? Potansiyel olarak her şey. Örneğin bir robotun gerçek dünyada etkili bir şekilde çalışabilmesi için bu tür ayarlamaları anında yapabilmesi gerekiyor. Bilgisayarların son derece hızlı hesaplama yapma yetenekleri söz konusu olduğunda bir avantajı vardır. Sahip olmadıkları şey, kendi taraflarında milyonlarca yıllık evrimdir.

Son yıllarda makine görüşü yine de çok büyük ilerlemeler kaydetti. Gerçek zamanlı video akışlarında, potansiyel olarak büyük insan kalabalığında bile yüzleri veya yürüyüşleri tanımlayabilirler. Benzer görüntü sınıflandırma ve teknoloji araçları, diğer nesnelerin varlığını da tanıyabilir. Nesne bölümlemedeki buluşlar, farklı nesnelerin içeriğinin daha iyi anlaşılmasını mümkün kılmaktadır. sahneler. Makinelerin sahnelerden derinlik gibi üç boyutlu bilgileri "okumasına" olanak tanıyarak 2 boyutlu sahnelerden 3 boyutlu görüntülerin tahmin edilmesi konusunda da önemli ilerlemeler kaydedildi. Bu, modern bilgisayar görüşünü insan görüntü algısına yaklaştırıyor.

Bununla birlikte, en iyi yapay görme algoritmaları ile insanların büyük çoğunluğunun genç yaşlardan itibaren gerçekleştirebildiği görüşe dayalı yetenekler arasında hâlâ bir uçurum var. Bu vizyona dayalı görevleri nasıl yerine getirdiğimizi tam olarak ifade edemesek de (Macar-İngiliz bilge Michael Polanyi'den alıntı yaparsak, "bilebiliriz" anlatabildiğimizden daha fazlası”), yine de görme gücümüzü çeşitli akıllı yeteneklerden yararlanmamıza olanak tanıyan etkileyici bir dizi görevi gerçekleştirebiliyoruz. yollar.

Makine görüşü için Turing Testi

Araştırmacılar ve mühendisler, en azından görsel görüntüyle aynı düzeyde çalışan bilgisayarlı görme sistemleri yaratmayı umuyorlarsa ıslak yazılım beyninin işleme becerileri, optik illüzyonları anlayabilecek algoritmalar oluşturmak kötü bir başlangıç ​​değil nokta. En azından makine görüş sistemlerinin beynimizde ne kadar iyi çalıştığını ölçmenin iyi bir yolu olabilir. Efsanevi sorunun cevabı olmayabilir Yapay Genel Zeka, ancak Genel Vizyon'un kilidini açmanın anahtarı olabilir.

"Eğer bir gün birisi aynı yanıltıcı algılama hatalarını yapan yapay bir görsel sistem geliştirseydi Bunu yaptığımızda, bu noktada beynimizin nasıl çalıştığına dair iyi bir simülasyon [başardıklarını] bileceksiniz." Laeng söz konusu. “Bu bir çeşit Turing Testi olurdu. Eğer bizim gibi illüzyonla kandırılan yapay bir ağınız varsa, o zaman beynin kendisinin altında yatan hesaplamayı anlamaya çok yakın oluruz.”

Yi-Zhe ŞarkısıBirleşik Krallık Surrey Üniversitesi Görme Konuşma ve Sinyal İşleme Merkezi'nde Bilgisayarlı Görü ve Makine Öğrenimi okuyucusu da bu hipoteze katılıyor. Digital Trends'e şunları söyledi: "Görme algoritmalarından optik illüzyonları genel bir konu olarak anlamalarını istemek, toplum için büyük değer taşıyor." “Bu, sınırları daha da zorlayarak ve makinelerden mantık yürütmelerini isteyerek makinelerden [tanımalarını] isteme şeklindeki mevcut topluluk odağının ötesine geçiyor. Bu itme, görsel kavramların öznel yorumlarının dikkate alınması gereken 'Genel Vizyon'a doğru atılmış önemli bir adımı temsil edecektir."

İllüzyonunu kullan

Bugüne kadar, bu hedefe yönelik bazı sınırlı araştırmalar yapıldı; ancak bunlar nispeten erken bir aşamada kalıyor. Doktora derecesine sahip bir araştırmacı olan Nasim Nematzadeh. Yapay Zeka ve Robotik-Düşük seviyeli görme modellerinde, Bu konuyla ilgili yayınlanmış çalışmalar.

"Düşük seviyeli retinal işlemede basit Gauss benzeri modellerin ve erken aşamadaki Gauss çekirdeğinin rolünün daha fazla araştırılmasının [derin sinirsel Nematzadeh, Digital Trends'e şöyle konuştu: "[Bu] daha yüksek düzeyde derinlik ve hareket işleme modellerine katkıda bulunabilir ve doğal görüntülerin bilgisayar tarafından anlaşılmasına genelleştirilebilir."

Veri kümesinin derlenmesine yardımcı olan yapay zeka araştırmacısı Max Williams binlerce optik yanılsama görseli bilgisayarlı görme sistemleri için, genel görme ile optik illüzyonlar arasındaki ilişkiyi çok kısa ve öz bir şekilde ortaya koyuyor: "İllüzyonlar var çünkü gözlerimiz ve beynimiz karmaşık ve karmaşık bir performans sergiliyor." Neredeyse tamamen yalıtılmış olduğumuz fiziksel bir dünyanın yarattığı, normalde anlaşılmaz olan bir ışık alanından görsel bir sahne çıkarmak için geçici bir süreç" dediler. Trendler. "Yanılsamalardan arınmış, 'algı' olarak değerlendirilebilecek kadar ifade edici bir görsel sistem oluşturmanın mümkün olduğunu düşünmüyorum."

Genel Vizyona Ulaşmak

Açık olmak gerekirse, yapay zeka için insan düzeyinde (veya daha iyisi) Genel Vizyon elde etmek, onları yalnızca standart optik illüzyonları tanıma konusunda eğitmek anlamına gelmiyor. Örneğin, Büyülü Göz illüzyonlarını 0,001 saniyede %99,9 doğrulukla çözebilecek hiper-spesifik hiçbir yetenek, milyonlarca yıllık insan evriminin yerini tutamaz.

(İlginç bir şekilde, makine görüşü zaten rakip modeller biçiminde kendi optik yanılsama versiyonlarına sahiptir ve bu da onların hata yapmasına neden olabilir - endişe verici bir örnekte olduğu gibi - Tüfek için 3D baskılı oyuncak kaplumbağa. Ancak bunlar, insanlarda işe yarayan optik illüzyonlarla aynı evrimsel faydaları sağlamaz.)

Yine de makinelerin insanın optik illüzyonlarını anlamasını ve onlara bizim yaptığımız gibi tepki vermesini sağlamak çok faydalı bir araştırma olabilir.

Kesin olan bir şey var: Genel Vizyon Yapay Zekası dır-dir başarıldığında, o da bizimle aynı türden optik yanılsamalara kapılacaktır. En azından Hayali Genişleyen Delik durumunda %86'mız.

Editörlerin Önerileri

• Wix, bir web sitesinin tamamını hızlı bir şekilde oluşturmanıza yardımcı olmak için ChatGPT'yi kullanıyor
• OpenAI, süper akıllı yapay zekanın kötüye gitmesini durdurmak için yeni ekip kuruyor
• Bu ustaca fikirler yapay zekanın biraz daha az kötü olmasına yardımcı olabilir
• Google'ın AI görüntü algılama aracı işe yarayabilecek gibi görünüyor
• Yapay zeka, işe alımlara ara verilmesinin bir parçası olarak IBM'de yaklaşık 7.800 işin yerini alabilir