Oamenii de știință au creat o rețea neuronală care gândește în termeni ai cortexului uman.
Cuprins
Cercetătorii de la Universitatea din Osnabrück, Universitatea Liberă din Berlin și alte instituții științifice au prezentat o nouă arhitectură a rețelelor neuronale artificiale, care imită mai bine funcționarea sistemului vizual uman decât modelele existente de învățare profundă. Rezultatele muncii lor au fost publicate în revista Nature Human Behaviour.
All-topographic Neural Networks
Abordarea dezvoltată de ei a primit numele All-topographic Neural Networks, sau All-TNN. Aceste rețele sunt construite diferit de rețelele neuronale convoluționale tradiționale, care sunt utilizate activ în vederea computerizată. În timp ce CNN caută aceleași caracteristici în orice parte a imaginii, creierul uman funcționează diferit — el nu poate pur și simplu „copia” și „lipi” informații dintr-o parte a cortexului în alta. În cortexul vizual există o organizare topografică clară, în care poziția receptorilor și tipul caracteristicilor procesate sunt strâns legate.
Autorii notează că modelele anterioare, în ciuda eficienței lor în recunoașterea imaginilor, se îndepărtează din ce în ce mai mult de principiile după care funcționează sistemul vizual biologic. Spre deosebire de acestea, All-TNN reproduce aceeași organizare spațială, în care zonele „cortexului” situate în apropiere reacționează la caracteristici similare, dar cu o schimbare treptată pe măsură ce se îndepărtează.
Una dintre sarcinile cheie la care lucrează în prezent dezvoltatorii este optimizarea învățării acestor rețele.
Potrivit șefului proiectului, Tim Kitzmann, noile modele conțin mult mai mulți parametri decât omologii lor convoluționali și necesită o configurare mai precisă. În același timp, natura a găsit probabil modalități de a obține o selectivitate fluidă a caracteristicilor fără o ajustare externă evidentă, iar oamenii de știință speră să se apropie de înțelegerea acestor mecanisme biologice ascunse.
Autorii consideră că All-TNN poate deveni un instrument util nu numai în învățarea automată, ci și în științele cognitive. Astfel de modele vor permite o cercetare mai aprofundată a modului în care structura cortexului vizual influențează percepția și comportamentul uman.
