Suche
Mein Konto
Obrazi v neživem: naši možgani in magija pareidolije!
Raziskovalci na Univerzi v Giessnu raziskujejo prepoznavanje obraza v predmetih in njegovo povezavo z umetno inteligenco.
Obrazi v neživem: naši možgani in magija pareidolije!
Sposobnost prepoznavanja obrazov v neživih predmetih je fascinanten pojav, imenovan obrazna pareidolija. To čutno iluzijo lahko vidimo na primer v kavni peni, na drevesnih deblih ali v oblakih. Natančni vzroki tega dojemanja še niso popolnoma razumljeni. Raziskovalec na Univerza Justus Liebig Giessen (JLU) Vendar so to nekoliko osvetlili in nakazali, da temelji na hkratni optimizaciji dveh sposobnosti človeških možganov: prepoznavanja obrazov in razvrščanja predmetov.
V nedavni študiji, objavljeni v reviji PLOS Computational Biology, so znanstveniki JLU preučevali odzive človeških možganov na senzorične dražljaje in jih primerjali z nevronskimi mrežami, razvitimi z uporabo umetne inteligence. Zanimivo je, da je samo ena specifična nevronska mreža, ki je bila trenirana tako na obrazih kot na predmetih, pokazala podoben odziv kot človeški možgani na poteze obraza neživih predmetov. Profesorica dr. Katharina Dobs, profesorica uporabne računalniške znanosti, poudarja, da lahko gledanje obrazov v predmetih obravnavamo kot sistematični stranski produkt optimizacije možganov.
Analiza nevronskih mrež
Študija poudarja potencial umetnih nevronskih mrež (ANN) za raziskovanje kompleksnih pojavov človeškega vida. ANN so sestavljene iz vozlišč, povezanih preko usmerjenih povezav, podobnih naravnim nevronskim mrežam v možganih. Te povezave imajo različne vrednosti, imenovane uteži, in vsako omrežje zahteva usposabljanje za optimizacijo svojega delovanja. Nastavitvene vijake, kot so uteži in aktivacijske funkcije, kot je sigmoidna funkcija, je mogoče prilagoditi za doseganje boljših rezultatov. Vhodna plast prejme zunanje podatke, ki se nato širijo po omrežju, dokler ne povzročijo izhodne plasti.
V kontekstu delovanja nevronskih mrež je pomembna tudi funkcionalna specializacija. Študije so pokazale, da so omrežja, usposobljena za prepoznavanje objektov, manj učinkovita pri prepoznavanju obrazov in obratno. Vendar so omrežja, ki so optimizirana za obe nalogi, razdeljena na ločene sisteme za obraze in predmete. To se odraža tudi v tem, kako imajo človeški možgani področja s specializiranimi funkcijami za prepoznavanje obraza in razumevanje jezika.
Evolucijske perspektive
Raziskave kažejo, da je evolucijski razvoj v človeških možganih skozi milijone let, ko so umetna omrežja optimizirana z milijoni primerov usposabljanja, pripeljal do podobne funkcionalne specializacije v umetnih nevronskih mrežah. Socialne interakcije in čustvene komponente za umetno inteligenco ne igrajo nobene vloge. Funkcionalna specializacija je prepoznana kot optimalna strategija za opravljanje teh nalog.
Prof. Dobs je del pobude Grozd odličnosti "The Adaptive Mind" in ekipa JLU ponuja mednarodni magistrski študijski program "Mind, Brain and Behavior" kot del tega.