"Алгоритм" анализа изображений человека способен улучшить компьютерное зрение

Шимон Ульман (Shimon Ullman) из Института имени Вейцмана в Реховоте (Израиль) провел большую работу по сравнению результативности человеческого и компьютерного зрения и пришел к выводу, что искусственному интеллекту неплохо бы позаимствовать кое-что от естественного.

В ходе эксперимента использовался онлайн-сервис Amazon Mechanical Turk, посредством которого 14 тысяч добровольцев анализировали фрагменты 3553 изображений через интернет. Результат был довольно предсказуемым: в среднем люди намного лучше распознавали, что изображено на снимках, даже тогда, когда изображение нарочно портили, внося в него артефакты и размытость.

Проводя анализ того, как именно менялась результативность человеческого и искусственного зрения для разных по размерам снимков, Ульман пришел к выводу, что человек опережал электронных конкурентов потому, что использовал принципиально другую стратегию распознавания.

Современные алгоритмы искусственного зрения идут "снизу вверх", вначале распознавая наименее мелкие из доступных для него деталей и лишь затем переходя к поиску более крупных деталей, помогающих идентифицировать изображение.

Человек, по Ульману, действует принципиально иначе, распознавая картинку "сверху вниз". Вначале мозг сравнивает изображение в целом с заложенным в нашу память образцом и, если находит образцы, хотя бы немного похожие на увиденный фрагмент, начинает пытаться достроить увиденное до полной картинки.

Группа Ульмана полагает, что можно создать системы машинного зрения, пытающиеся анализировать изображения по человеческому "алгоритму". Такие системы могут пригодиться для глубокого машинного обучения роботов и различных промышленных систем, управляемых искусственным интеллектом.

Комментарии: