MIT įrodo, kad dirbtinis intelektas atpažįsta žmonių veidus taip pat, kaip ir mūsų smegenys

Neurologai iš McGovern smegenų tyrimų instituto MIT ir Vokietijos Giessen universiteto

atrado, kad treniruojamas neuroninis tinklasatpažinti veidus ir kitus objektus, atskleidžia nepaprastai į smegenis panašią objektų rūšiavimo strategiją. Mokslininkai įrodė, kad AI mokymosi proceso metu spontaniškai pradėjo atskirti veidų apdorojimą nuo kitų objektų apdorojimo.

Daugiau nei prieš 20 metų Nancy Kanwisher, tyrinėtojaiš MIT ir jos kolegos aptiko nedidelę smegenų laikinosios skilties sritį, kuri konkrečiai reaguoja į veidus. Mokslininkai šią sritį pavadino verpstės formos veido sritimi. Neurologai įrodė, kad ši gyrus dalis yra atsakinga už veido atpažinimą. Tačiau iki šiol mokslininkai nežino, kokia yra tokio specifinio atskirų objektų paskirstymo priežastis.

Kaip pažymi Kanwisher, naujajame tyrime jienorėjo patikrinti, kaip kita sistema išspręstų panašią problemą. Neuromokslininkai surinko šimtus tūkstančių vaizdų, kad išmokytų neuroninį tinklą. Kolekcijoje buvo 1700 skirtingų žmonių veidų vaizdai ir šimtai objektų (nuo mėsainių iki kėdžių). Visas rinkinys buvo pateiktas neuroniniam tinklui be jokių raginimų.

„Mes nesakėme sistemai, kad kai kurievaizdai yra veidai, o kai kurie – kiti objektai. Turėjome vieną didelį iššūkį“, – sako Katharina Dobs, tyrimo bendraautorė iš Giesseno universiteto. „AI turėtų atpažinti veidą taip pat, kaip dviratį ar rašiklį.

Tyrėjai pamatė, kad kai programaišmoko atpažinti objektus ir veidus, ji susiorganizavo į informacijos apdorojimo tinklą. Tinklas suformavo atskirus blokus, specialiai sukurtus veido atpažinimui. Kaip ir žmogaus smegenyse, ši specializacija vyksta vėlyvose vaizdo apdorojimo stadijose: pirmiausia naudojami bendrieji regėjimo mechanizmai, o paskutiniame etape sujungiami komponentai, atsakingi už veido atpažinimą.

Neurologai pažymi, kad tinklai buvo apmokytitik objektai prastai atpažįsta veidus ir atvirkščiai, o abiem užduotims optimizuoti tinklai spontaniškai suskaidomi į atskiras sistemas, skirtas veidams ir objektams. Toks skirstymas, pasak mokslininkų, visiškai atitinka jų pastebėjimus apie žmogaus smegenų darbą.

„Žmogaus smegenys nusprendžia atskirti veidų apdorojimąiš kitų objektų analizės“, – sako Dobsas. „Dirbtinis tinklas padarė tą patį. Tikime, kad bet kuri sistema, kuri buvo išmokyta atpažinti veidus ir kitus objektus, ras panašų sprendimą.

Mokslininkai mano, kad jei tiek gamta, tiekneuroninis tinklas priėjo prie to paties veikimo principo, toks sprendimas yra optimalus. Jie planuoja naudoti mašininį mokymąsi, kad išsiaiškintų, kodėl kitos smegenų funkcijos veikia taip, kaip veikia.

Skaityti daugiau:

Žemėje yra dar viena „planeta“: kaip ji išgelbėjo gimstančią gyvybę

Naujas tyrimas paneigia šviesos energijos perdavimo teoriją

Viskas, ką žinojote apie tiranozaurą, nėra tiesa: kaip mokslas keičia savo Holivudo įvaizdį