Algoritmii, la fel ca oamenii, pot fi ”păcăliți” de iluziile vizuale

Rețelele neurale convoluționale sunt proiectate astfel încât să imite cortexul vizual al creierului biologic.

O rețea neuronală convoluțională este un tip de rețea neuronală artificială în care neuronii sunt organizați în câmpuri receptive într-un mod foarte similar cu neuronii din cortexul vizual al unui creier biologic. Astăzi, rețelele neuronale convoluționale (CNN) se găsesc într-o varietate de sisteme autonome, fiind folosite de exemplu în recunoașterea facială sau în cazul vehiculelor autonome. Acest tip de rețea este extrem de eficient în multe sarcini, cum ar fi cele legate de segmentarea și clasificarea imaginilor, precum și în cazul multor alte aplicații, notează Tech Xplore.

• Un nou record istoric pentru prețul aurului. A fost depășit pragul de 4.400 de dolari pe…
• Cum facem față sărbătorilor fără excese alimentare?

Rețelele convoluționale au fost inspirate de comportamentul sistemului vizual uman, în special structura sa de bază formată din concatenarea modulelor compuse care cuprind o operație liniară urmată de o operație neliniară.

Un studiu publicat recent examinează fenomenul iluziilor vizuale în rețelele convoluționale în comparație cu efectul lor asupra vederii umane. Acest studiu a fost realizat de Alexander Gómez Vila, Adrian Martín, Javier Vázquez-Corral și Marcelo Bertalmío, membri ai Departamentului Tehnologiilor Informației și Comunicațiilor (DTIC), cu participarea cercetătorului Jesús Malo de la Universitatea din Valencia.

Iluziile afectează creierul uman, dar și algoritmii

„Din cauza conexiunii CNN-urilor cu sistemul nostru vizual, în această lucrare am vrut să vedem dacă rețelele convoluționale suferă de probleme similare. Prin urmare, ne-am concentrat pe iluziile vizuale, imagini pe care creierul nostru le percepe diferit de modul în care sunt de fapt”, explică Gómez Vila, primul autor al studiului.

În studiul lor, autorii au instruit CNN-urile pentru sarcini simple, de asemenea, efectuate și de cortexul vizual uman. Ceea ce au observat este că aceste CNN antrenate în aceste condiții experimentale sunt, de asemenea, „înșelate” de luminozitate și iluzii vizuale de culoare în același mod în care iluziile vizuale înșeală oamenii.

Gómez Villa spune: „Pentru studiul nostru, am analizat și când astfel de iluzii provoacă răspunsuri în rețea care nu sunt așa cum ne-am aștepta, dar nici nu se potrivesc cu percepția umană”, adică cazuri în care CNN obțin o iluzie optică diferită decât iluzia pe care oamenii o vor percepe.

Rezultatele acestui studiu sunt în concordanță cu ipoteza de lungă durată care consideră iluziile vizuale de nivel scăzut ca un produs secundar al optimizării mediilor naturale. Între timp, aceste rezultate evidențiază limitările și diferențele dintre sistemul vizual uman și rețelele neuronale artificiale CNN.

Citește și:

Căutarea de noi materiale poate fi optimizată cu ajutorul reţelelor neurale

Reţelele neurale ar putea să soluţioneze ”problema celor trei corpuri” de 100 de ori mai repede decât este posibil în prezent

Creierul nostru ar folosi strategii similare unui motor de căutare pentru a-și aminti cuvinte și întâmplări trecute

Inteligența artificială poate spune ce trăsături de caracter ai doar uitându-se la selfie-urile tale