Neuroniniai tinklai nesupranta, kas yra optinės iliuzijos

Nespalvotos optinės iliuzijos vaizdas Pixabay

Žmogaus regėjimas yra nepaprastas įrenginys. Nors jis vystėsi konkrečioje aplinkoje per daugelį milijonų metų, jis gali atlikti užduotis, kurių ankstyvosios regos sistemos niekada nepatyrė. Skaitymas yra geras pavyzdys, kaip ir dirbtinių objektų, tokių kaip automobiliai, lėktuvai, kelio ženklai ir pan., identifikavimas.

Tačiau regėjimo sistema taip pat turi gerai žinomų trūkumų, kuriuos patiriame kaip optines iliuzijas. Iš tiesų, mokslininkai nustatė daugybę būdų, kaip šios iliuzijos priverčia žmones klaidingai įvertinti spalvą, dydį, išlyginimą ir judėjimą.

Pačios iliuzijos įdomios tuo, kad leidžia suprasti regėjimo sistemos ir suvokimo prigimtį. Taigi būdai, kaip rasti naujų iliuzijų, tiriančių šias ribas, būtų labai naudingi.

Koncentriniai apskritimai?

Čia atsiranda gilus mokymasis. Pastaraisiais metais mašinos išmoko atpažinti objektus ir veidus vaizduose, o vėliau pačios kurti panašius vaizdus. Taigi lengva įsivaizduoti, kad mašininio matymo sistema turėtų išmokti atpažinti iliuzijas ir tada sukurti savo.

Įstojo Robert Williams ir Roman Yampolskiy į Luisvilio universitetą Kentukyje. Šie vaikinai bandė šį žygdarbį, bet pastebėjo, kad viskas nėra taip paprasta. Dabartinės mašininio mokymosi sistemos negali sukurti savo optinių iliuzijų – bent jau kol kas. Kodėl gi ne?

Pirmiausia šiek tiek fono. Naujausi gilaus mokymosi pažanga grindžiama dviem pažanga. Pirmasis yra galingų neuroninių tinklų prieinamumas ir vienas ar du programavimo triukai, dėl kurių jie gerai mokosi.

Antrasis yra didžiulių anotuotų duomenų bazių, iš kurių mašinos gali mokytis, kūrimas. Pavyzdžiui, norint išmokyti mašiną atpažinti veidus, reikia daug dešimčių tūkstančių vaizdų su aiškiai pažymėtais veidais. Turėdamas šią informaciją, neuroninis tinklas gali išmokti pastebėti būdingus veido modelius – pavyzdžiui, dvi akis, nosį ir burną. Ir dar įspūdingiau yra tai, kad jų pora, vadinama generatyviniu priešininkų tinklu, gali išmokyti vienas kitą sukurti tikroviškus, bet visiškai sintetinius veidų vaizdus.

Williamsas ir Yampolskiy nusprendė išmokyti neuroninį tinklą atpažinti optines iliuzijas tokiu pačiu būdu. Skaičiavimo arklio galios yra lengvai prieinamos, tačiau reikiamų duomenų bazių nėra. Taigi pirmoji mokslininkų užduotis buvo sukurti optinių iliuzijų duomenų bazę mokymui.

Tai pasirodo sunku. Statinių optinių iliuzijų vaizdų skaičius siekia tūkstančius, o unikalių iliuzijų rūšių skaičius tikrai labai mažas, galbūt tik kelios dešimtys, sako jie.

Tai yra iššūkis dabartinėms mašininio mokymosi sistemoms. Jie sako, kad modelio, galinčio mokytis iš tokio mažo ir riboto duomenų rinkinio, sukūrimas būtų didžiulis generatyvinių modelių ir žmogaus regėjimo supratimo šuolis.

Taigi Williamsas ir Yampolskiy sudarė daugiau nei 6000 optinių iliuzijų vaizdų duomenų bazę ir išmokė neuroninį tinklą jas atpažinti. Tada jie sukūrė generatyvų priešininkų tinklą, kad sukurtų sau optines iliuzijas.

Rezultatai nuvylė. Nieko vertingo nebuvo sukurta po 7 valandų mokymų „Nvidia Tesla K80“, teigia mokslininkai, kurie savo duomenų bazę suteikė kitiems.

Nepaisant to, tai yra įdomus rezultatas. Vienintelės žmonėms žinomos optinės iliuzijos buvo sukurtos evoliucijos (pavyzdžiui, akių raštai drugelio sparnuose) arba žmonių menininkų, jie nurodo.

Abiem atvejais žmonės atlieka lemiamą vaidmenį teikdami vertingą grįžtamąjį ryšį – žmonės gali matyti iliuzija.

Tačiau mašininio matymo sistemos negali. Atrodo mažai tikėtina, kad [generatyvus priešininkų tinklas] galėtų išmokti apgauti žmogaus regėjimą nesugebėdamas suprasti šių iliuzijų principų, sako Williamsas ir Yampolskiy.

Jie gali būti nelengvi, nes tarp mašininio matymo sistemų ir žmogaus regėjimo sistemos yra esminių skirtumų. Įvairūs mokslininkai kuria neuroninius tinklus, kurie vis labiau primena žmogaus regos sistemą. Galbūt įdomus išbandymas bus, ar jie mato iliuzijas, ar ne.

Tuo tarpu Williamsas ir Yampolskiy nėra nusiteikę optimistiškai. Atrodo, kad iliuzijų vaizdų duomenų rinkinio gali nepakakti naujoms iliuzijoms sukurti, sako jie. Taigi šiuo metu optinės iliuzijos yra žmogaus patirties bastionas, kurio mašinos negali įveikti.

Nuoroda: arxiv.org/abs/1810.00415 : Optinių iliuzijų vaizdų duomenų rinkinys

paslėpti