Forskere fra Institute of Mathematical Problems of Biology ved det russiske vitenskapsakademiet har opprettet et nevralt nettverk som styrer "blikket" og søker etter objekter i et oppfattet bilde på omtrent samme måte som synsorganene og den menneskelige hjernen gjør, ifølge en artikkel publisert i tidsskriftet Neural Networks.
"Den utviklede modellen gir en enkel og uventet forklaring på en veldig kompleks kognitiv prosess for å finne og gjenkjenne objekter i et bilde som blir oppfattet av øynene våre," sier Yakov Kazanovich fra Institute of Mathematical Problems of Biology, Russian Academy of Sciences i Pushchino. Ifølge ham skal nevralt nettverk laget av teamet hans hjelpe nevrofysiologer til å forstå hvordan ekte menneskelig visjon fungerer.
I løpet av de siste ti årene har hundrevis av programmerere og dusinvis av store IT-selskaper laget utallige maskinsynssystemer som er i stand til å gjenkjenne forskjellige objekter i et oppfattet bilde og klassifisere dem. Moderne roboter, søkemotorer og droner kan bruke disse dataene til en rekke formål - for eksempel for å omgå hindringer eller søke etter en klient når de leverer en pakke.
Til tross for de enorme fremskrittene i dette området, vet forskerne fremdeles ingenting om hvordan menneskers og dyrs visjon fungerer, og hvordan vi klarer å klassifisere og gjenkjenne selv gjenstander som vi aldri har sett før.
Derfor, som Casanovic sier, forblir mange trekk ved menneskelig bevissthet, oppfatning av virkelighet og syn fortsatt et mysterium for nevrofysiologer og psykologer. For eksempel har forskere kranglet lenge om hvorfor en person veldig lett kan finne "kontrasterende" objekter i et stort utvalg av andre strukturer i motsetning til ham, men samtidig har problemer med å finne flere figurer skjult i et lite antall lignende gjenstander.
Kazanovich og hans kollega Roman Borisyuk tok et stort skritt mot å løse dette problemet ved å lage et kunstig intelligenssystem, som når de løser disse problemene, oppfører seg på nøyaktig samme måte som en person.
Hovedtrekket, som forskere sier, er at det består av et mangfold av relativt uavhengige strukturer, de såkalte "ensemblene", der nevroner produserer spesielle vibrasjoner. En av disse strukturene blir en slags "dirigent" som styrer arbeidet til de andre "ensemblene" og gir dem oppgaver, mens de andre ensemblene i det vesentlige er gjenstander som nevrale nettverk "ser" på bildet.
"Ensembler" konkurrerer konstant med hverandre om innflytelse på "dirigenten" og på driften av hele nevrale nettverk som helhet. Måten denne konkurransen forløper på, som vist ved eksperimenter og beregninger av Casanovich, gjenspeiler nesten ideelt prinsippet om menneskelig syn og ligner "glir" av blikket vårt over bildet når vi søker etter gjenstander med forskjellige grader av "kontrast".
Kampanjevideo:
Denne modellen, håper forskere, vil hjelpe nevrofysiologer ikke bare med å finne lignende strukturer i hjernen til mennesker og aper, men også forstå hvordan de fungerer, noe som vil bringe oss nærmere å lage "naturlige" maskinsynssystemer.
