Dolar 12,4280
Euro 14,0266
Altın 717,01
BİST 1.776
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 21 °C
Kuvvetli Sağanak

Yapay “Beyin” Neden Her Zaman Gözlerimize İnanamadığımızı Açıklıyor – Ve Bazı Şaşırtıcı Optik Yanılsamaları Açıklıyor

04.11.2021
41
Yapay “Beyin” Neden Her Zaman Gözlerimize İnanamadığımızı Açıklıyor – Ve Bazı Şaşırtıcı Optik Yanılsamaları Açıklıyor

Yapay Zeka Beyin Teknolojisi Kavramı

İnsan beyninin bir parçası üzerinde yakından modellenen bir bilgisayar ağı, beynimizin hareketli görüntüleri işleme biçimine dair yeni anlayışlar sağlıyor ve bazı şaşırtıcı optik illüzyonları açıklıyor.

Araştırmacılar, insan hareket algılama çalışmalarından elde edilen onlarca yıllık verileri kullanarak, görüntü dizilerinin hızını ve yönünü tahmin etmek için bir yapay sinir ağı eğittiler.

“Hareket algıladığımızda insan beyninin içinde neler olup bittiğini doğrudan ölçmek çok zor – en iyi tıbbi teknolojimiz bile bize tüm sistemi iş başında gösteremez. MotionNet ile tam erişime sahibiz.” – Ruben Perdeler

MotionNet adı verilen yeni sistem, insan beynindeki hareket işleme yapılarıyla yakından eşleşecek şekilde tasarlandı. Bu, araştırmacıların insan görsel işlemesinin beyinde doğrudan ölçülemeyen özelliklerini keşfetmelerine izin verdi.

Dergide yayınlanan araştırmaları Vizyon Dergisi, hareket eden görüntülere ilişkin algılarımızı veya yanlış algılamalarımızı üretmek için uzay ve zaman bilgilerinin beynimizde nasıl birleştirildiğini açıklamak için yapay sistemi kullanır.

Beyin kolayca kandırılabilir. Örneğin, ekranın solunda siyah bir nokta varsa ve sağda siyah bir nokta belirirse, noktanın soldan sağa hareket ettiğini ‘göreceğiz’ – buna ‘phi’ hareketi denir. Ancak sağda görünen nokta koyu bir arka plan üzerinde beyazsa, noktanın sağdan sola hareket ettiğini ‘ters phi’ hareketi olarak bilinen şeyle ‘görürüz’.

Araştırmacılar MotionNet sisteminde ters phi hareketini yeniden ürettiler ve insan beyni ile aynı algılama hatalarını yaptığını buldular – ancak insan beyninden farklı olarak, bunun neden olduğunu anlamak için yapay sisteme yakından bakabildiler. Nöronların hareket yönüne “ayarlandığını” ve MotionNet’te “ters-phi”nin gerçek hareketin tersi yöne ayarlanmış nöronları tetiklediğini buldular.

Yapay sistem aynı zamanda bu ortak yanılsama hakkında yeni bilgiler de ortaya çıkardı: Ters-phi hareketinin hızı, noktaların birbirinden ne kadar uzakta olduğundan, beklenenin tersi olarak etkilenir. Sabit bir hızla ‘hareket eden’ noktalar, aralarında kısa bir mesafe varsa daha hızlı ve daha uzun bir mesafe aralıklıysa daha yavaş hareket ediyor gibi görünür.

Dr. Reuben Rideaux, “Ters phi hareketini uzun zamandır biliyoruz, ancak yeni model, onu nasıl deneyimlediğimiz hakkında, daha önce kimsenin bakmadığı veya test etmediği, tamamen yeni bir tahmin üretti” dedi. Cambridge Üniversitesi Psikoloji Bölümü’nde araştırmacı ve çalışmanın ilk yazarı.

İnsanlar, hareket eden bir cismin hızını ve yönünü sadece ona bakarak bulmakta oldukça iyidir. Bu şekilde bir topu yakalayabilir, derinliği tahmin edebilir veya karşıdan karşıya geçmenin güvenli olup olmadığına karar verebiliriz. Bunu, değişen ışık modellerini bir hareket algısına işleyerek yapıyoruz – ancak bunun nasıl gerçekleştiğinin birçok yönü hala anlaşılmış değil.

“Hareket algıladığımızda insan beyninin içinde neler olup bittiğini doğrudan ölçmek çok zor – en iyi tıbbi teknolojimiz bile bize tüm sistemi iş başında gösteremez. MotionNet ile tam erişime sahibiz,” dedi Rideaux.

Şeylerin gerçekte olduğundan farklı bir hızda hareket ettiğini düşünmek bazen feci sonuçlara yol açabilir. Örneğin, insanlar sisli koşullarda ne kadar hızlı gittiklerini hafife alma eğilimindedir, çünkü loş manzara gerçekte olduğundan daha yavaş ilerliyor gibi görünmektedir. Araştırmacılar daha önceki bir çalışmada beynimizdeki nöronların yavaş hızlara eğilimli olduğunu göstermişti, bu nedenle görünürlük düşük olduğunda nesnelerin gerçekte olduğundan daha yavaş hareket ettiğini tahmin etme eğilimindeydiler.

Ters phi yanılsaması hakkında daha fazla bilgi vermek, MotionNet’in hareketi nasıl algıladığımıza dair yeni anlayışlar sağlama şeklinin sadece bir örneğidir. Yapay sistemin görsel sorunları insan beynine çok benzer bir şekilde çözdüğüne güvenen araştırmacılar, beynimizin bu bölümünün nasıl çalıştığına dair mevcut anlayıştaki birçok boşluğu doldurmayı umuyorlar.

MotionNet’ten gelen tahminlerin biyolojik deneylerde doğrulanması gerekecek, ancak araştırmacılar beynin hangi kısmına odaklanacağını bilmenin çok zaman kazandıracağını söylüyor.

Referans: Reuben Rideaux ve Andrew E. Welchman, Şubat 2021, “Bir sinir ağı kullanarak biyolojik beyinlerde hareket işlemenin özelliklerini keşfetmek ve açıklamak”, Vizyon Dergisi.
DOI: 10.1167 / jov.21.2.11

Rideaux ve çalışmasının ortak yazarı Dr Andrew Welchman, bir araştırmacı ekibinin çevremizdeki dünyanın yapısını algılama yeteneğimizin altında yatan beyin mekanizmalarını incelediği Cambridge’in Adaptif Beyin Laboratuvarı’nın bir parçasıdır.

Bu araştırma Leverhulme Trust ve Isaac Newton Trust tarafından desteklenmiştir.

.

ETİKETLER: , ,
ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.