Beyin ve Bilgisayarların Görme Biçimleri Arasında Şaşırtıcı Benzerlik

0
2290
zhengdacool/Vecteezy

Beyin, nesne görüşünün başlangıç aşamalarında 3 boyutlu şekil (tümsekler, çukurlar, silindirler, küreler) parçalarını tespit ediyor. Yeni keşfedilen bu doğal zeka stratejisi, Johns Hopkins Üniversitesi’nde çalışan araştırmacıların görsel nesneleri tanımak üzere eğittikleri yapay zeka ağlarında da görülmüş.

Perşembe günü Current Biology bülteninde yayımlanan yeni makalede, beynin cisim görme güzergâhına özgü ilk aşama olan V4 bölgesindeki sinirlerin, son 40 yıldır V4 üzerinde yapılan araştırmalarda kullanılan 2 boyutlu nesnelere ek olarak, 3 boyutlu şekil parçalarını da betimlediği anlatılıyor. Johns Hopkins Üniversitesi’nde çalışan araştırmacılar, gelişmiş bir bilgisayar görüş ağı olan AlexNet’in ilk aşamalarındaki (3. katman) yapay sinirlerin, neredeyse aynı şekilde tepki verdiğini görmüşler. 3 boyutlu şekillerin erken tespit edilmesi; hem doğal, hem de yapay görüşte, gerçek dünyadaki 3 boyutlu katı cisimlerin yorumlanmasına yardım ediyor olabilir.

Zanvil Krieger Zihin/Beyin Enstitüsü başkanı ve sinirbilim profesörü olan Ed Connor, “V4 gibi erken bir aşamada 3 boyutlu şekillere ait güçlü ve belirgin sinyaller görünce şaşırdım” diyor. “Fakat bir milyon yıl geçseydi bile, aynı şeyin AlexNet’te olacağını tahmin etmezdim; çünkü bu yazılım sadece 2 boyutlu fotoğrafları nesne etiketlerine tercüme etmesi için eğitilmişti.”

Yapay zekanın uzun süredir karşı karşıya kaldığı güçlüklerden biri de, insan görüşünün yazılımlarda tekrarlanması olmuştu. AlexNet gibi derin (çok katmanlı) ağlar, internetteki görüntü ve videoların patlama yapmasıyla beslenen devasa eğitim setleri ile oyunlar için geliştirilmiş yüksek kapasiteli Grafik İşleme Birimleri’ne (GPU) dayanan nesne tanımada büyük başarılar elde etmişlerdi.

Johns Hopkins Üniversitesi. Ç: O.

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here