Muhtemelen ilk kez çocukken gördüğünüz optik illüzyon türlerini hatırlıyor musunuz? yanıltıcı veya yanıltıcı görüntüler yaratmak için renk, ışık ve desenlerin bir araya getirilmesi beyin mi? Algının gerçeklikle eşleşmediği bu tür yanılsamaların aslında bir böcekten ziyade beynin bir özelliği olabileceği ortaya çıktı. Ve bir makineye aynı türden illüzyonları tanımayı öğretmek, daha akıllı görüntü tanımayla sonuçlanabilir.
Brown Üniversitesi'nden bilgisayarla görme uzmanlarının görüşü budur üzerinde çalışmakla meşguldüm. Bilgisayarlara bağlama bağlı optik illüzyonları görmeyi öğretiyorlar ve böylece Gerçekte daha sağlam olduğunu kanıtlayacak daha akıllı, daha beyin benzeri yapay görme algoritmaları yaratın dünya.
Önerilen Videolar
"Bilgisayarlı görme, dur işaretini ayrıştıran sürücüsüz arabalardan, ultrasonda tümörleri arayan tıbbi yazılımlara kadar her yerde yaygın hale geldi." David MelyProjede çalışan Bilişsel Bilim araştırmacılarından biri olan ve şu anda yapay zeka şirketi Vicaious'ta çalışan Digital Trends'e şunları söyledi: "Ancak bu sistemlerin, beynimizin nasıl çalıştığına dair modası geçmiş bir plan esas alınarak modellenmiş olmaları gerçeğinden kaynaklanan zayıflıkları var. Çalışmamızda öne çıkanlar gibi sinir biliminden yeni anlaşılan mekanizmaların entegre edilmesi, bilgisayarlı görme sistemlerini daha güvenli hale getirmeye yardımcı olabilir. Beynin büyük bir kısmı henüz tam olarak anlaşılamamıştır ve beyin ile makinelerin birleştiği yerde yapılacak daha fazla araştırma, bilgisayarlı görme alanında daha fazla temel ilerlemenin kilidini açmaya yardımcı olabilir."
Ekip, çalışmalarında, bir illüzyonu görüntülerken nöronların birbirleriyle etkileşime girme yollarını keşfetmek ve kopyalamak için hesaplamalı bir model kullandı. Bağlama bağlı olarak farklı tepkiler veren, insanlarınkini yansıtan nöronların geri bildirim bağlantılarından oluşan bir model oluşturdular. Umuyoruz ki bu, renk farklılaşması gibi görevlerde yardımcı olacaktır; örneğin, bir Kırmızı meyveleri toplamak için tasarlanmış robot gün batımında olabileceği gibi, sahne kırmızı ışıkla yıkandığında bile bu meyveleri tanımlamak için.
"Bu tür bağlamsal entegrasyon biçimlerini desteklemek için pek çok karmaşık beyin devresi mevcut ve çalışmamız bunun nasıl gerçekleştiğine dair bir teori öneriyor." Bu devre, alıcı alan türlerinde çalışır ve onun varlığı, optik yanılsama adı verilen olgularda nasıl ortaya çıkar," Mely devam etti. "Beynin nasıl gördüğünü açıklamak için bilgisayar modellerini kullanan bizimki gibi çalışmalar, mevcut bilgisayarları geliştirmek için gereklidir." görüş sistemleri: birçoğu, çoğu derin sinir ağı gibi, hâlâ en temel bağlamsal biçimlerden yoksundur. entegrasyon.”
Proje henüz başlangıç aşamasında olmasına rağmen ekip, metni halihazırda tercüme etmiştir. sinir devresini modern bir makine öğrenimi modülüne dönüştürün. Kontur algılama ve kontur izlemeyle ilgili bir görev üzerinde test edildiğinde devre, modern bilgisayarlı görme teknolojisinden çok daha iyi performans gösterdi.
Editörlerin Önerileri
- Apple Vision Pro üretimini zaten azaltıyor olabilir
- yapay zeka çip tasarımı devrimine öncülük ediyor ve bu daha yeni başlıyor
- eBay, satıcıların ürünlerini öne çıkarmak için bilgisayar görüşünü kullanıyor
- Makine öğrenme? Nöral ağlar? İşte A.I.'nin birçok çeşidine yönelik rehberiniz.
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön incelemelerle okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
