X

Zapisz się na darmowy newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie. Zapisz się na bezpłatny newsletter.

Głębokie sieci neuronowe równie inteligentne jak nasz mózg? – oto nowe badania

Od kiedy po raz pierwszy prowadzono badania nad głębokimi sieciami neuronowymi, naukowcy zaczęli się zastanawiać nad tym, czy jest szansa, aby były one tak inteligentne jak nasz mózg. I chociaż od tamtej pory minęło już trochę czasu, badacze wciąż poszerzają swoją wiedzę w tym temacie. Oto najnowsze wyniki badań w tym zakresie.

Sieci neuronowe a ludzki mózg

Center for Neuroscience w Indian Institute of Science bada porównanie ludzkiego mózgu z sieciami neuronowymi. Za główny cel, obrał sobie jednak percepcję wzrokową. Głębokie sieci neuronowe to systemy uczenia maszynowego. O tym, czym jest samo uczenie maszynowe, pisaliśmy jakiś czas temu. Są one również inspirowane komórkami lub neuronami znajdującymi się w naszym mózgu. I chociaż nie są aż tak idealne, naukowcy nauczyli się je odpowiednio wytrenować. Tak, aby wykonywały powierzone im zadania. Jednak wciąż posiada ona niemałe problemy z postrzeganiem kwestii wizualnych.

Natomiast wciąż, jak do tej pory, głębokie sieci neuronowe są dobrym przykładem pracy naszego mózgu. Nawet pomimo tego, że proste zadania dla ludzi, mogą okazać się trudne dla sieci neuronowych. Dlatego też badacze postanowili spróbować rozumieć, co dokładnie, spośród zadań wizualnych, byłyby w stanie zrealizować sieci neuronowe.

O samym badaniu

Naukowcy przebadali 13 różnych efektów percepcyjnych. W rezultacie, udało się odkryć nieznane wcześnie różnice pomiędzy sieciami neuronowymi, a ludzkim mózgiem. Wśród nich, postrzeganie obrazów pionowych i poziomych. Okazuje się bowiem, że dla nas, dużo łatwiejsze jest dostrzeżenie zmian w układzie pionowym obrazu, niż poziomym. lub odwróconym do góry nogami. Co więcej, bardziej podobne wydają nam się odbicia pionowe niż poziome. Głębokie sieci neuronowe są w tym przypadku bardzo do nas podobne.

Naukowcy skupili się również na większych, grubszych szczegółach. Co dokładnie to oznacza? Jak czytamy, na początku nasz mózg dostrzega najpierw ogół, a dopiero później skupia się na szczegółach. Zupełnie odwrotnie wygląda to w przypadku sieci neuronowych. Ta, dostrzega najpierw szczegóły, a dopiero później patrzy na wszystko jako całość. Dlatego też, o czym wspominają naukowcy, to samo zadanie zostanie inaczej wykonane przez nasz mózg, a inaczej przez sieci neuronowe.

Jakie korzyści przyniosą takie badania?

Jak twierdzą naukowcy, dostrzeżenie takich różnic było konieczne, aby sieci neuronowe mogły się rozwijać. Dzięki temu, być może już w przyszłości, sieci neuronowe mogą okazać się jeszcze bardziej podobne do naszego mózgu. Taka analiza na pewno może w tym naukowcom pomóc. Co również istotne, pozwoli to również wyszkolić sieci neuronowe na ataki, przez które jak do tej pory, niestety się one wykolejają.


Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku

Newsletter
AI Business

Bądź na bieżąco z możliwościami sztucznej inteligencji w biznesie.
Zapisz się na bezpłatny newsletter.



Najnowsze artykuły - AI sztuczna inteligencja

Send this to a friend