Чи пам’ятаєте ви, які оптичні ілюзії ви, ймовірно, вперше побачили в дитинстві, деякі з них використовують? поєднання кольорів, світла та візерунків для створення зображень, які виявляються оманливими або вводять в оману мізки? Виявляється, такі ілюзії — де сприйняття не збігається з реальністю — насправді можуть бути властивістю мозку, а не помилкою. І якщо навчити машину розпізнавати такі ж ілюзії, це може призвести до більш розумного розпізнавання зображень.
Про це стверджують фахівці з комп'ютерного зору з Університету Брауна були зайняті роботою над. Вони вчать комп’ютери бачити залежні від контексту оптичні ілюзії, і, сподіваюся, таким чином створити розумніші алгоритми штучного бачення, схожі на мозок, які будуть надійнішими в реальному житті світ.
Рекомендовані відео
«Комп’ютерний зір став повсюдним: від безпілотних автомобілів, які аналізують знак стоп, до медичного програмного забезпечення, яке шукає пухлини за допомогою ультразвуку», Девід Мелі, один із дослідників Cognitive Science, який працював над проектом, зараз працює в компанії штучного інтелекту Vicarious, розповів Digital Trends. «Однак у цих систем є слабкі сторони, пов’язані з тим, що вони створені за моделлю застарілої схеми того, як працює наш мозок. Інтеграція нещодавно зрозумілих механізмів із нейронауки, подібних до тих, що описані в нашій роботі, може допомогти зробити ці системи комп’ютерного зору безпечнішими. Значна частина мозку залишається недостатньо вивченою, і подальші дослідження злиття мозку та машин можуть допомогти відкрити подальші фундаментальні досягнення в комп’ютерному зорі».
У своїй роботі команда використовувала обчислювальну модель, щоб дослідити та відтворити способи взаємодії нейронів один з одним під час перегляду ілюзії. Вони створили модель зворотного зв’язку нейронів, яка відображає модель людського зв’язку, яка реагує по-різному залежно від контексту. Сподіваємося, що це допоможе в таких завданнях, як розрізнення кольорів — наприклад, допомогти a робот, призначений для збору червоних ягід щоб ідентифікувати ці ягоди, навіть коли сцена купається в червоному світлі, як це може статися на заході сонця.
«Для підтримки таких форм контекстуальної інтеграції існує багато складних мозкових схем, і наше дослідження пропонує теорію того, як ця схема працює в різних типах сприйнятливих полів і як її присутність виявляється в явищах, які називаються оптичними ілюзіями», Мелі продовження. «Дослідження, подібні до нашого, які використовують комп’ютерні моделі для пояснення того, як бачить мозок, необхідні для вдосконалення існуючих комп’ютерів системи бачення: багатьом із них, як і більшості глибоких нейронних мереж, досі бракує найпростіших форм контекстуального інтеграція».
Хоча проект все ще перебуває у відносному зародковому стані, команда вже переклала нейронну схему в сучасний модуль машинного навчання. Під час випробувань із завданням, пов’язаним із виявленням і трасуванням контурів, схема значно перевершила сучасні технології комп’ютерного зору.
Рекомендації редакції
- Можливо, Apple вже скорочує виробництво Vision Pro
- А.І. веде революцію в дизайні чіпів, і це тільки починається
- eBay використовує комп’ютерне бачення, щоб зробити товари продавців популярними
- Машинне навчання? Нейронні мережі? Ось ваш путівник із багатьма смаками ШІ.
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
