Исследователи проектировали совокупность машинного обучения, которая осуществила их модель, и они научили ее признавать конкретные лица, кормя ее батареей типовых изображений. Они нашли, что обученная совокупность включала промежуточный ход обработки, что воображал угол вращения лица – говорят, 45 градусов центра – но не направление – левый либо правый.Эта собственность не была встроена в совокупность; это показалось спонтанно из учебного процесса. Но это дублирует экспериментально замечаемую изюминку механизма обработки лица примата.
Исследователи вычисляют это показателем, что их мозг и система делают что-то подобное.«Это не подтверждение, что мы понимаем то, что длится», говорит Томазо Поджо, учитель мозговой и когнитивистики в MIT и директоре Центра Мозгов, Умов и Автомобилей (CBMM), консорциум изучения мультиучреждения, финансируемый Национальным научным фондом и размещенный в MIT. «Модели – вид мультипликационных фильмов действительности, в особенности в биологии.
Так, я был бы удивлен, выясняются ли вещи этим несложным. Но я пологаю, что это – убедительные доказательства, что мы на верном пути».Вправду, новая статья исследователей включает математическое подтверждение, что конкретный тип совокупности машинного обучения, которую они применяют, что был рекомендован, дабы предложить то, что Поджо именует «биологически возможной» моделью нервной совокупности, неизбежно приведет к посредническим представлениям, каковые равнодушны к углу вращения.Поджо, что есть кроме этого главным следователем в Университете Макговерна MIT Мозгового Изучения, есть ведущим автором на бумаге, обрисовывающей новую работу, которая показалась сейчас в издании Computational Biology.
К нему присоединяются на статье пара вторых участников и CBMM и Университета Макговерна: первый создатель Джоэл Лейбо, исследователь в Гугл DeepMind, что получил для его доктора философии в мозговой и когнитивистике из MIT с Поджо как его советник; Цяньли Ляо, аспирант MIT в информатике и электротехнике; Фабио Ансельми, postdoc в Лаборатории IIT@MIT для Вычислительного и Статистического Изучения, совместном предприятии MIT и итальянского Технологического университета; и Винрих Фрайвальд, адъюнкт-доктор наук в Рокфеллеровском университете.Свойства на стадии становленияНовая статья – «хорошая иллюстрация того, что мы желаем сделать в [CBMM], что есть данной интеграцией информатики и машинного обучения с одной стороны, нейрофизиологии на втором и качеств поведения человека», говорит Поджо. «Это указывает не только, какие конкретно методы делает мозговое применение, но и что есть схемами в мозгу, каковые реализовывают эти методы».
Поджо продолжительно полагал, что мозг обязан произвести «инвариантные» представления лиц и других объектов, означая представления, каковые равнодушны к ориентации объектов в космосе, их расстоянии от зрителя либо их расположении в поле зрения. Просмотры мозгов резонанса обезьяны и магнитного человека внесли предложение как много, но в 2010, Фрайвальд опубликовал изучение, обрисовывающее нейроанатомию механизма распознавания лиц мартышек макаки в гораздо больших подробностях.
Фрайвальд продемонстрировал, что информация от зрительных нервов мартышки проходит через серию мозговых расположений, каждое из которых менее чувствительно, дабы находиться перед ориентацией, чем последнее. Нейроны в первом регионе стреляют лишь в ответ на конкретные ориентации лица; нейроны в последнем регионе стреляют независимо от ориентации лица – инвариантное представление.
Но нейроны в промежуточном регионе, думается, «симметричное зеркало»: Так, они чувствительны к углу вращения лица без уважения к направлению. В первом регионе будет стрелять одна группа нейронов, в случае если лицом будут вращать 45 градусов налево, и разная несколько будет стрелять, в случае если это вращало 45 градусов направо. В последнем регионе будет стрелять та же самая несколько нейронов, вращают ли лицом 30 градусов, 45 градусов, 90 градусов, либо где-нибудь промежуток.
Но в промежуточном регионе, будет стрелять конкретная несколько нейронов, в случае если лицом будут вращать 45 градусов в любом направлении, второй, в случае если это вращало 30 градусов и без того потом.Это – поведение, которое воспроизвела совокупность машинного обучения исследователей. «Это не была модель, которая пробовала растолковать симметрию зеркала», говорит Поджо. «Эта модель пробовала растолковать постоянство, и в ходе, имеется эта вторая собственность, которая высовывается».
Нервное обучениеСистема машинного обучения исследователей – нейронная сеть, так называемая, по причине того, что она приблизительно приближает архитектуру людской мозга. Нейронная сеть складывается из весьма несложных единиц обработки, устроенных в слои, каковые хорошо связаны с единицами обработки – либо узлы – в слоях выше и ниже. Эти поданы в нижний слой сети, которая обрабатывает их в некоем роде и кормит ими следующий слой и без того потом.
На протяжении обучения продукция верхнего слоя коррелируется с некоторым критерием классификации – говорят, верно определяя, изображает ли данное изображение конкретного человека.В более ранней работе несколько Поджо научила нейронные сети создавать инвариантные представления, по существу, запомнив представительный комплект ориентаций для легко горстки лиц, каковые Поджо именует «шаблонами».
В то время, когда сети подарили новое лицо, она измерит собственный различие от этих шаблонов. То различие было бы самым мелким для шаблонов, ориентации которых совпали с ориентациями нового лица, и продукция их связанных узлов закончит тем, что господствовала над информационным знаком к тому времени, в то время, когда это достигло верхнего слоя. Измеренное различие между новым лицом и сохраненными лицами дает новому лицу собственного рода подпись идентификации.В опытах данный подход произвел инвариантные представления: подпись лица была приблизительно тем же самым, не имеет значение, его ориентация.
Но механизм – запоминание шаблонов – не было, Поджо говорит, биологически возможный.Так вместо этого, новая сеть применяет изменение на правлении Хебба, которое довольно часто описывается в неврологической литературе как «нейроны, каковые стреляют совместно проводной совместно».
Это указывает, что на протяжении обучения, потому, что веса связей между узлами регулируются, дабы произвести более правильную продукцию, узлы, каковые реагируют на концерте на конкретные стимулы, заканчивают тем, что содействовали больше последней продукции, чем узлы, каковые реагируют независимо (либо нисколько).Данный подход, кроме этого, закончил тем, что стал причиной инвариантным представлениям.
Но средние слои сети кроме этого дублировали симметричные зеркалом ответы промежуточных визуально обрабатывающих областей мозга примата.