Компьютер научили воспринимать оптические иллюзии, чтобы разобраться в их природе

Оптические иллюзии известны человечеству давно, но их нейрофизиологическая природа всё ещё таит немало загадок.

Оптические иллюзии известны человечеству давно, но их нейрофизиологическая природа всё ещё таит немало загадок.
Иллюстрация Global Look Press.

Свойства большого круга влияют на то, каким кажется маленький круг в его центре.

Свойства большого круга влияют на то, каким кажется маленький круг в его центре.
Иллюстрация Serre Lab/Brown University.

Оптические иллюзии известны человечеству давно, но их нейрофизиологическая природа всё ещё таит немало загадок.
Свойства большого круга влияют на то, каким кажется маленький круг в его центре.
Нейронная сеть, построенная с учётом знаний о человеческой нейрофизиологии, поможет разобраться в природе оптических иллюзий и улучшить алгоритмы компьютерного зрения.

Учёные создали нейронную сеть, подверженную оптическим иллюзиям, свойственным человеку. Она поможет не только разобраться в природе этого любопытного явления, но и улучшить алгоритмы компьютерного зрения. Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Psychological Review группой во главе с Томасом Серром (Thomas Serre) из Брауновского университета в США.

Психологам известно огромное количество зрительных иллюзий. Обширную их подборку можно увидеть, например, на сайте психологического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова. Однако нейрофизиологические основы обмана зрения всё ещё во многом остаются загадкой.

Это относится в том числе и к классу иллюзий, которые можно назвать контекстно-зависимыми. В них зрительное впечатление от объекта искажается из-за его специфического окружения. Например, синий круг в центре зелёного выглядит бирюзовым, а серый круг в центре розового – зеленоватым. Любопытно, что в первом случае объект становится более похожим на контекст (бирюзовый цвет ближе к зелёному, чем синий), а во втором – наоборот (оттенки зелёного дальше от розового цвета, чем серый).

Чтобы разобраться в механизме этого явления, авторы создали нейронную сеть. При этом они имитировали строение и физиологию зрительной коры человека. Исследователей интересовало, как нейроны "общаются" между собой и корректируют "выводы" друг друга при восприятии сложных раздражителей.

Одним из нововведений было создание обратной связи между искусственными нейронами. Они увеличивали или подавляли реакцию нейронов, "воспринимающих" центральный объект, в зависимости от отклика клеток, занятых контекстом. Авторы считают вероятным существование таких связей в зрительных отделах коры, но эту гипотезу ещё предстоит проверить.

Подобные каналы передачи сообщений оказались новшеством и в технологиях искусственного интеллекта. Алгоритмы глубокого обучения предусматривают похожую связь между разными слоями нейронной сети, но не между нейронами одного слоя.

Свойства большого круга влияют на то, каким кажется маленький круг в его центре.

Исследователи предъявляли своему детищу различные контекстно-зависимые иллюзии. Учёные регулировали силу обратных связей, пока отклик искусственных нейронов не стал похожим на тот, который демонстрируют их естественные аналоги у приматов.

После этого они проверили, как нейронная сеть "воспринимает" эти иллюзии. Оказалось, что искусственный разум путает цвета и формы точно так же, как и человек.

Чтобы проверить, не является ли построенная система избыточной, авторы выборочно удалили некоторые из обратных связей. Однако после этого результаты искусственного интеллекта ухудшились.

"Наша модель – простейшая, которая необходима и достаточна для объяснения поведения зрительной коры в отношении контекстуальных иллюзий", – заявляет Серр.

Теперь слово за нейрофизиологами, которым остаётся подтвердить или опровергнуть существование подобных обратных связей в человеческом мозге.

Потенциал разработки не сводится к исследованию человеческого зрения. Она может пригодиться и для того, чтобы улучшить работу зрения компьютерного.

В самом деле, контекстно-зависимые иллюзии, как понятно уже из названия, возникают из-за манеры нашего мозга воспринимать объект тем или иным образом в зависимости от его окружения. Иллюзии – это пример того, как из-за такого подхода можно ошибиться. Однако для такой ошибки нужно очень специфическое сочетание объекта и контекста. Недаром оптические иллюзии не окружают нас на каждом шагу, а специально разрабатываются и старательно коллекционируются.

В большинстве же случаев способность учитывать контекст очень полезна. Она вносит весомый вклад в совершенство нашего визуального восприятия, и именно её, в частности, не хватает компьютерам, чтобы нас "догнать". А ведь в условиях, когда искусственный интеллект водит автомобили, от качества компьютерного зрения зависит наша безопасность.

Авторы надеются, что их работа поможет научить компьютеры при анализе изображений уделять большее внимание контексту. В этом случае современный мир станет удобнее и безопаснее.

Напомним, что ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) писали об искусственном интеллекте, имитирующем психическое заболевание. Не обошли мы вниманием и компьютерное зрение, рассказав о системах, выделяющих лица в толпе и отличающих мужчин от женщин по улыбке.