Max Home IndustryМозг обнаруживает фрагменты трехмерных фигур (выпуклости, впадины, валы, сферы) на начальных этапах видения объектов — недавно открытая стратегия естественного интеллекта, которую исследователи Университета Джона Хопкинса также обнаружили в сетях искусственного интеллекта, обученных распознавать визуальные объекты. .
В новой статье в Current Biology подробно описано, как нейроны в области V4, первой стадии, специфичной для пути объектного зрения мозга, представляют собой фрагменты трехмерных фигур, а не только двухмерные формы, используемые для изучения V4 для последние 40 лет. Затем исследователи Джона Хопкинса идентифицировали почти идентичные реакции искусственных нейронов на ранней стадии (уровень 3) AlexNet, развитой сети компьютерного зрения. Как в естественном, так и в искусственном зрении раннее обнаружение трехмерной формы предположительно помогает интерпретировать твердые трехмерные объекты в реальном мире.
«Я был удивлен, увидев сильные и четкие сигналы трехмерной формы еще в V4, — сказал Эд Коннор, профессор нейробиологии и директор Института разума / мозга Занвила Кригера. «Но я бы никогда не подумал и через миллион лет, что вы увидите то же самое в AlexNet, который обучен только переводить 2D-фотографии в метки объектов».
Одной из давних проблем искусственного интеллекта было воспроизведение человеческого зрения. Глубокие (многоуровневые) сети, такие как AlexNet, достигли значительных успехов в распознавании объектов, основанных на мощных графических процессорах (GPU), разработанных для игр и массовых обучающих наборов, подпитываемых огромным количеством изображений и видео в Интернете.
Коннор и его команда применили одни и те же тесты реакции изображения к естественным и искусственным нейронам и обнаружили удивительно похожие шаблоны ответов в V4 и на уровне AlexNet 3. Что объясняет то, что Коннор описывает как «жуткое соответствие» между мозгом — продукт эволюции и обучения в течение всей жизни — а также AlexNet — разработаны компьютерными учеными и обучены маркировать фотографии объектов?
AlexNet и аналогичные глубокие сети были частично разработаны на основе многоступенчатых визуальных сетей в мозгу, — сказал Коннор. Он сказал, что наблюдаемое ими близкое сходство может указывать на будущие возможности использования корреляции между естественным и искусственным интеллектом.
«Искусственные сети — наиболее многообещающие современные модели для понимания работы мозга. И наоборот, мозг — лучший источник стратегий для приближения искусственного интеллекта к естественному интеллекту», — сказал Коннор.