В области компьютерного видения, к примеру, свойство признать объект по изображению была проблемой для исследователей компьютера и искусственного интеллекта. Доктор наук Шимон Ульман и врач Дэниэль Арари, вместе с Лиэвом Ассифом и Итаном Фетая, требуемым, дабы знать, как прекрасно текущие модели компьютерного видения в состоянии воспроизвести мощности людской мозга. С целью этого они включили в перечень тысячи участников из Mechanical Turk Amazon и сделали, дабы они выяснили серию изображений.
Изображения прибыли в пара форматов: Кое-какие были последовательно вырезаны из увеличенных изображений, продемонстрировав все меньше и меньше оригинала. У других были последовательные сокращения резолюции с сопровождающими сокращениями детально.В то время, когда ученые сравнили множество испытуемых людей с теми из компьютерных моделей, они нашли, что люди были намного лучше в идентификации неравнодушного – либо изображения с низкой разрешающей свойством. Сравнение высказало предположение, что различия были кроме этого качественны: Практически все людские участники были успешны при идентификации объектов по разным изображениям до высокой утраты подробности – по окончании которого, практически все споткнулись в том же самом пункте.
Подразделение было так остро, ученые назвали его «переходом фазы». «В случае если уже минимальное изображение теряет легко небольшую сумму подробности, все неожиданно теряют свойство выяснить объект», говорит Ульман. «Это намекает, что, не имеет значение, что отечественный жизненный опыт либо обучение, распознавание объектов предрасположено и трудится то же самое во всех нас».Исследователи предлагают, дабы различия между способностями человека и компьютером заключались в том, что компьютерные методы принимают «восходящий» подход, что перемещается от несложных изюминок до сложных. Человеческие мозги, иначе, трудятся в «восходящих» и «нисходящих» методах в один момент, сравнивая элементы по изображению к собственного рода модели, сохраненной в их банках памяти.
Результаты кроме этого предполагают, что возможно что-то элементное в отечественных мозгах, которое настроено, дабы трудиться с минимальной суммой – главным «атомом» – информации. То элементное количество возможно очень принципиально важно для отечественных свойств к признанию, и слияние его в текущие модели имело возможность улучшить их чувствительность.
Эти «атомы признания» имели возможность доказать полезные инструменты для предстоящего изучения работ людской мозга и для автоматизированных нового систем и развития компьютера видения. Для больше на «атомах признания», посещают сайт.
Доктор наук Шимон Ульман – должностное лицо Рут и Сэми Кона Профессориэла Чэра Информатики.