Krievijas Zinātņu akadēmijas Bioloģijas matemātisko problēmu institūta zinātnieki ir izveidojuši neironu tīklu, kas kontrolē tā "skatienu" un meklē objektus uztvertajā attēlā gandrīz tāpat kā redzes orgāni un cilvēka smadzenes, teikts žurnālā Neural Networks publicētajā rakstā.
"Izstrādātais modelis piedāvā vienkāršu un negaidītu izskaidrojumu ļoti sarežģītam kognitīvam procesam, kā atrast un atpazīt objektus attēlā, ko uztver mūsu acis," saka Jakovs Kazanovičs no Krievijas Zinātņu akadēmijas Bioloģijas matemātisko problēmu institūta Puščīno. Pēc viņa teiktā, viņa komandas izveidotajam nervu tīklam vajadzētu palīdzēt neirofiziologiem saprast, kā darbojas reāla cilvēka redze.
Pēdējo desmit gadu laikā simtiem programmētāju un desmitiem lielu IT uzņēmumu ir izveidojuši neskaitāmas mašīnredzības sistēmas, kas spēj uztvert dažādus objektus uztvertajā attēlā un klasificēt tos. Mūsdienu roboti, meklētājprogrammas un bezpilota lidaparāti var izmantot šos datus dažādiem mērķiem - piemēram, lai apietu šķēršļus vai meklētu klientu, piegādājot sūtījumu.
Neskatoties uz milzīgajiem sasniegumiem šajā jomā, zinātnieki joprojām praktiski neko nezina par to, kā darbojas cilvēku un dzīvnieku redze, un to, kā mums izdodas automātiski klasificēt un atpazīt pat objektus, kurus vēl nekad neesam redzējuši.
Tāpēc, kā saka Casanovičs, daudzas cilvēka apziņas, realitātes uztveres un redzes iezīmes joprojām ir noslēpums neirofiziologiem un psihologiem. Piemēram, zinātnieki jau ilgu laiku ir strīdējušies par to, kāpēc cilvēks ļoti viegli var atrast “kontrastējošus” objektus ļoti daudzās citās struktūrās, kas atšķiras no viņa, taču tajā pašā laikā ir grūti atrast vairākas figūras, kas paslēptas nelielā skaitā līdzīgu priekšmetu.
Kazanovičs un viņa kolēģis Romāns Borisjuks spēra lielu soli šīs problēmas risināšanā, izveidojot mākslīgā intelekta sistēmu, kas, risinot šīs problēmas, izturas tieši tāpat kā cilvēks.
Tās galvenā iezīme, kā saka zinātnieki, ir tā, ka tā sastāv no daudzām relatīvi neatkarīgām struktūrām, tā saucamajiem "ansambļiem", kurās neironi rada īpašas vibrācijas. Viena no šīm struktūrām kļūst par sava veida "diriģentu", kas kontrolē pārējo "ansambļu" darbu un dod viņiem uzdevumus, savukārt pārējie ansambļi būtībā ir objekti, kurus neironu tīkls "redz" attēlā.
"Ansambļi" pastāvīgi konkurē savā starpā par ietekmi uz "diriģentu" un visa neironu tīkla darbību kopumā. Šīs sacensības norise, kā liecina Casanoviča eksperimenti un aprēķini, gandrīz ideāli atspoguļo cilvēka redzes principu un ir līdzīgs mūsu skatiena "slīdēšanai" pār attēlu, meklējot dažādas "kontrasta" pakāpes objektus.
Reklāmas video:
Šis modelis, pēc zinātnieku cerībām, palīdzēs neirofiziologiem ne tikai atrast līdzīgas struktūras cilvēku un pērtiķu smadzenēs, bet arī saprast, kā viņi darbojas, kas mūs tuvinās "dabisku" mašīnredzības sistēmu radīšanai.
