Apmācīti neironu tīkli klasiskajos psiholoģiskajos testos darbojas līdzīgi cilvēkiem

Tehniķa kundze

20. gadsimta sākumā vācu eksperimentālo psihologu grupa sāka apšaubīt, kā smadzenes iegūst jēgpilnu priekšstatu par pasauli, kas citādi ir haotiska un neparedzama. Lai atbildētu uz šo jautājumu, viņi izstrādāja geštalta efekta jēdzienu — ideju, ka, runājot par uztveri, veselums ir kaut kas cits, nevis daļas.

Pēc tam psihologi ir atklājuši, ka cilvēka smadzenes ļoti labi spēj uztvert pilnīgus attēlus, pamatojoties uz fragmentāru informāciju. Labs piemērs ir šeit parādītais skaitlis. Smadzenes uztver divdimensiju formas, piemēram, trīsstūri un kvadrātu, un pat trīsdimensiju sfēru. Bet neviena no šīm formām nav skaidri uzzīmēta. Tā vietā smadzenes aizpilda nepilnības.

Dabisks šī darba paplašinājums ir jautāt, vai neironu tīklos rodas geštalta efekti. Šos tīklus iedvesmo cilvēka smadzenes. Patiešām, pētnieki, kas pēta mašīnu redzi, saka, ka viņu izstrādātie dziļie neironu tīkli ir ļoti līdzīgi redzes sistēmai primātu smadzenēs un cilvēka garozas daļām.

Tas noved pie interesanta jautājuma: vai neironu tīkli var uztvert veselu objektu, skatoties tikai uz tā daļām, kā to dara cilvēki?

Šodien mēs saņemam atbildi, pateicoties Been Kim un kolēģu darbam Google Brain, uzņēmuma AI pētniecības nodaļā Mountain View, Kalifornijā. Pētnieki ir pārbaudījuši dažādus neironu tīklus, izmantojot tos pašus geštalta eksperimentus, kas paredzēti cilvēkiem. Un viņi saka, ka viņiem ir labi pierādījumi, ka mašīnas patiešām var uztvert veselus objektus, izmantojot detaļu novērojumus.

Kima un co eksperimenta pamatā ir attēlā redzamā trijstūra ilūzija. Vispirms viņi izveido trīs attēlu datu bāzes, lai apmācītu savus neironu tīklus. Pirmais sastāv no parastiem pabeigtiem trīsstūriem, kas tiek parādīti pilnībā.

Nākamajā datu bāzē ir parādīti tikai trīsstūru stūri ar līnijām, kas jāinterpolē, lai uztvertu visu formu. Šī ir iluzora datu kopa. Kad cilvēki aplūko šāda veida attēlus, viņiem ir tendence aizvērt spraugas un galu galā uztvert trīsstūri kopumā. Mūsu mērķis ir noteikt, vai neironu tīkliem ir līdzīgas slēgšanas sekas, saka Kims un citi.

Galīgā datu bāze sastāv no līdzīgiem stūriem, taču tie ir nejauši orientēti, lai līnijas nevarētu interpolēt, veidojot trīsstūrus. Šī ir neiluzora datu kopa.

Mainot šo formu izmērus un orientāciju, komanda izveidoja gandrīz 1000 dažādu attēlu, lai apmācītu savas mašīnas.

Viņu pieeja ir apmācīt neironu tīklu atpazīt parastos pilnos trīsstūrus un pēc tam pārbaudīt, vai tas klasificē attēlus iluzoro datu kopā kā pilnīgus trīsstūrus (vienlaikus ignorējot attēlus neiluzorajā datu kopā). Citiem vārdiem sakot, viņi pārbauda, ​​vai iekārta spēj aizpildīt attēlu nepilnības, lai izveidotu pilnīgu attēlu.

Viņi arī salīdzina apmācīta tīkla uzvedību ar neapmācīta tīkla uzvedību vai tāda tīkla uzvedību, kas apmācīts pēc nejaušiem datiem.

Rezultāti rada interesantu lasīšanu. Izrādās, ka apmācītu neironu tīklu uzvedība parāda ievērojamas līdzības ar cilvēka geštalta efektiem. Mūsu atklājumi liecina, ka neironu tīkli, kas apmācīti ar dabiskiem attēliem, ir slēgti, atšķirībā no tīkliem ar nejaušinātiem svariem vai tīkliem, kas ir apmācīti, pamatojoties uz vizuāli nejaušiem datiem, saka Kim un kolēģi.

Tas ir aizraujošs rezultāts. Un ne tikai tāpēc, ka tas parāda, kā neironu tīkli atdarina smadzenes, lai izprastu pasauli.

Lielāka aina ir tāda, ka komandas pieeja paver durvis uz pilnīgi jaunu veidu, kā pētīt neironu tīklus, izmantojot eksperimentālās psiholoģijas rīkus. Mēs uzskatām, ka citu Geštalta likumu — un vispār citu psihofizisku parādību — izpēte neironu tīklu kontekstā ir daudzsološa joma turpmākiem pētījumiem, saka Kims un citi.

Tas izskatās kā pirmais solis jaunā mašīnu psiholoģijas jomā. Kā izteicās Google komanda: izpratne par to, kur atšķiras cilvēki un neironu tīkli, būs noderīga interpretējamības pētījumos, izskaidrojot būtiskās atšķirības starp abām interesantajām sugām. 20. gadsimta sākuma vācu eksperimentālie psihologi noteikti būtu aizrāvušies.

Atsauce: arxiv.org/abs/1903.01069 : Vai neironu tīkli parāda geštalta parādības? Slēgšanas likuma izpēte

paslēpties