Conosci quei test di illusione ottica in cui guardi costantemente qualcosa e poi, quando lo aggiusti su un'altra immagine, cambia colore o forma, si muove o subisce un cambiamento perché il cervello è "caduto per un trucco"? Questo è noto da tempo nella scienza e serve a spiegare il fenomeno in cui la tua percezione visiva può essere modellata dal contesto osservato intorno a te.

Thomas Serre, professore a contratto nel dipartimento di scienze cognitive, linguistiche e psicologiche della Brown University, crede che questo tipo di illusioni, in cui la realtà e ciò che vedi non si allineano, sono una caratteristica, non un fallimento del tuo cervello. Lui e il suo team hanno programmato l'intelligenza artificiale (AI) che può essere "ingannata" da queste stesse illusioni ottiche.

Le notizie, pubblicate lo scorso mese dalla Psychological Review, potrebbero aiutare a sviluppare la visione del computer più velocemente. Dopotutto, più una macchina può vedere come un essere umano, più simile all'elaborazione sarà nelle nostre menti.

Fonte: illusioni ottiche (Serre Lab / Brown University)

"Stavamo cercando di costruire un modello computazionale che era vincolato dai dati anatomici della corteccia visiva umana. È stato sorprendente, almeno per me, vedere fino a che punto potremmo andare con un singolo modello per scoprire, in effetti, quante illusioni il nostro sistema potrebbe registrare."

Come funziona e dove può essere utilizzato?

Quando guardi un'immagine, le informazioni su ciò che vedi viaggiano attraverso la retina attraverso i circuiti dei neuroni, raggiungendo la corteccia visiva del cervello, che elabora le informazioni dal nervo oculare. I neuroni corticali condividono queste informazioni, migliorando le reciproche risposte di fronte a uno stimolo come un'illusione ottica.

La ricerca può ridurre il ritardo che esiste ancora nei veicoli per identificare correttamente persone e oggetti.

In passato, il lavoro di apprendimento profondo sulla visione artificiale non si è avvicinato alla replica di questo circuito di feedback neurale che si verifica quando il tuo cervello incontra qualcosa come un'illusione. In genere, questi algoritmi trasmettono le informazioni solo in linea retta, senza adattarsi a deviazioni dalla norma.

Oltre a migliorare il riconoscimento facciale, questo sistema può essere fondamentale per le auto autonome. Questo perché può ridurre il ritardo che ancora esiste nei veicoli per identificare correttamente persone e oggetti. Ruth Rosenholtz, uno scienziato del Dipartimento di Cervello e Scienze cognitive presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT), crede che fare le stesse idee sbagliate di un essere umano sia ciò che farà sì che le macchine abbiano finalmente una visione computerizzata efficiente.

"Gli errori dei sistemi di visione artificiale sono completamente diversi da quelli della visione umana. Questo è molto importante perché significa che i sistemi di visione artificiale sono fragili e gli errori che i sistemi di visione umana commettono non sono casuali", ha detto. specialista, in un'intervista con Engadget.

Tutta la ricerca è ancora agli inizi. Serre e il suo team hanno applicato questo modello ad altri esempi di apprendimento automatico per svolgere varie attività basate sulla visione, come identificare contorni o tracce e confini attorno a un oggetto. Il lavoro è stato perfezionato in modo che possano pubblicare un nuovo documento a dicembre.

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I ricercatori sviluppano un'intelligenza artificiale che può essere "ingannata" dall'illusione ottica tramite TecMundo