常に何かを見ていて、別の画像に焦点を合わせると、脳が「騙された」ために色や形が変わり、動いたり、何らかの変化が生じたりする錯視テストをご存知ですか?これは科学では古くから知られていることであり、周囲で観察される状況によって視覚認識が形成される現象を説明するのに役立ちます。
ブラウン大学の認知科学、言語科学、心理科学の准教授であるトーマス・セール氏は、現実と目に見えるものが一致しないこの種の錯覚は、脳の欠陥ではなく特徴であると信じています。 。彼と彼のチームは、同じ目の錯覚によって「騙される」ことができる人工知能 (AI) をプログラムしました。
Psychological Review によって先月出版されたこの斬新な内容は、コンピュータ ビジョンのより迅速な開発に役立つ可能性があります。結局のところ、機械が人間と同じように見ることができればできるほど、その処理は私たちの心の処理とより似たものになるのです。
「私たちは、人間の視覚野の解剖学的データによって制約された計算モデルを構築しようとしていました。人間の錯覚の数を実際に把握するために、単一のモデルでどこまでできるのか、少なくとも私にとっては驚きでした。」システムは記録できました。」
どのように機能し、どこで使用できるのでしょうか?
画像を見ると、見ている内容に関する情報がニューロンの回路を通って網膜を通過し、眼神経から来る情報を処理する脳の視覚野に到達します。皮質ニューロンは、目の錯覚などの刺激に遭遇すると、この情報を共有し、互いの反応を強化します。
研究により、車両に依然として存在する遅延を軽減し、人や物体を正確に識別できるようになります
これまで、マシン ビジョンにおけるディープ ラーニングの研究は、脳が錯覚に似たものに遭遇したときに発生するこの神経フィードバック ループの再現には程遠いものでした。一般に、これらのアルゴリズムは、標準から逸脱した刺激を調整することなく、情報を直線的に前方に送信するだけでした。
顔認識の向上に加えて、このシステムは自動運転車の基礎となる可能性があります。これは、人や物体を正確に識別するために車両に依然として存在する遅延を軽減できるためです。マサチューセッツ工科大学（MIT）の脳・認知科学部門の科学者ルース・ローゼンホルツ氏は、人間と同じ間違いを犯すことで、最終的に機械が効率的なコンピュータービジョンを実現できるようになるだろうと考えている。
「人工視覚システムが犯すエラーは、人間の視覚が犯すエラーとはまったく異なります。これは非常に重要です。なぜなら、これは人工視覚システムが壊れやすく、人間の視覚システムが犯すエラーがランダムではないことを意味するからです」と専門家は論文で述べた。 Engadgetのインタビュー。
研究全体はまだ初期段階にあります。セール氏と彼のチームは、このモデルを機械学習を使用した他の例に適用して、輪郭や特徴、物体の周囲の限界を特定するなど、さまざまなビジョンベースのタスクを実行しました。 12月に新しい文書を発行できるよう作業は改善されている。
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