Искусственный мозг показывает, почему мы не всегда можем верить своим глазам

Компьютерная сеть, смоделированная на основе части человеческого мозга (ИИ), позволяет по-новому взглянуть на то, как наш мозг обрабатывает движущиеся изображения, и объясняет некоторые запутанные оптические иллюзии.

нейроны

Нейронная сеть человеческого мозга.

Используя накопленные за несколько десятилетий данные исследований восприятия движения человека, исследователи обучили искусственную нейронную сеть оценивать скорость и направление последовательностей изображений.

Как работает новая нейронная сеть MotionNet

Новая система под названием MotionNet разработана так, чтобы точно соответствовать структурам обработки движения внутри человеческого мозга. Это позволило исследователям изучить особенности обработки изображений человека, которые невозможно измерить напрямую в мозгу.

Их исследование, опубликованное в Journal of Vision , использует искусственную систему для описания того, как информация о пространстве и времени объединяется в нашем мозгу, чтобы произвести наше восприятие или неправильное восприятие движущихся изображений.

Мозг легко обмануть. Например, если в левой части экрана есть черное пятно, которое исчезает, пока черное пятно появляется справа, мы «увидим» пятно, перемещающееся слева направо — это называется движением «фи». Но если пятно, которое появляется справа, белое на темном фоне, мы «видим» пятно, движущееся справа налево, в так называемом движении «обратного фи».

MotionNet допускает ошибки как человеческий мозг

Может ли Интернет иметь сознание?

Карта нейронных цепей в человеческом мозге.

Исследователи воспроизвели движение обратного фи в системе MotionNet и обнаружили, что она допускает те же ошибки в восприятии, что и человеческий мозг, но, в отличие от человеческого мозга, они могли внимательно изучить искусственную систему, чтобы понять, почему это происходит. Они обнаружили, что нейроны «настроены» на направление движения, а в MotionNet «обратный фи» запускал нейроны, настроенные в направлении, противоположном фактическому движению.

Новая модель ИИ позволила узнать много нового

Искусственная система также выявила новую информацию об этой распространенной иллюзии: скорость обратного движения обратного фи зависит от того, насколько далеко друг от друга расположены точки. Точки, «движущиеся» с постоянной скоростью, по-видимому, движутся быстрее, если они расположены на небольшом расстоянии друг от друга, и медленнее, если они расположены на большом расстоянии друг от друга.

«Мы знали о движении обратного фи в течение долгого времени, но новая модель произвела совершенно новое предсказание того, как мы это воспринимаем, его никто никогда не проверял, — сказал доктор Рубен Ридо, исследователь. на факультете психологии Кембриджского университета и первый автор исследования.

Люди довольно хорошо определяют скорость и направление движущегося объекта, просто глядя на него. Так мы можем поймать мяч, оценить глубину или решить, безопасно ли переходить дорогу. Мы делаем это, преобразовывая изменяющиеся образцы света в восприятие движения, но многие аспекты того, как это происходит, до сих пор не поняты.

«Очень сложно напрямую измерить, что происходит внутри человеческого мозга, когда мы воспринимаем движение — даже наши лучшие медицинские технологии не могут показать нам всю систему в действии. Благодаря MotionNet у нас есть полный доступ», — сказал Ридо.

Мысль о том, что вещи движутся с другой скоростью, чем они есть на самом деле, иногда может иметь катастрофические последствия. Например, люди склонны недооценивать, насколько быстро они едут в условиях тумана, потому что кажется, что более тусклый пейзаж движется мимо медленнее, чем есть на самом деле.

туман скорость иллюзия

Люди склонны недооценивать, насколько быстро они едут в условиях тумана.

В предыдущем исследовании ученые показали, что нейроны в нашем мозгу склонны к медленным скоростям, поэтому при низкой видимости они склонны предполагать, что объекты движутся медленнее, чем они есть на самом деле.

Более подробное раскрытие иллюзии обратного фи — это лишь один из примеров того, как MotionNet дает новое понимание того, как мы воспринимаем движение. С уверенностью, что искусственная система решает зрительные проблемы очень похоже на человеческий мозг, исследователи надеются заполнить многие пробелы в нынешнем понимании того, как работает эта часть нашего мозга.

Прогнозы MotionNet необходимо будет подтвердить в биологических экспериментах, но исследователи говорят, что знание того, на какой части мозга сосредоточиться, сэкономит много времени.

Ридо и соавтор его исследования доктор Эндрю Велчман являются частью Кембриджской лаборатории адаптивного мозга, где группа исследователей изучает механизмы мозга, лежащие в основе нашей способности воспринимать структуру окружающего нас мира.

По материалам

(Visited 1 times, 1 visits today)

Геннадий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *