Исследователи рассказали о том, как нейросети воспринимают действительность
Наши сенсорные системы очень хорошо распознают объекты, которые мы видим, или слова, которые слышим, даже если объекты перевернуты или речь произнесена неизвестным нам голосом. Вычислительные модели, такие как глубокие нейронные сети, могут быть обучены делать то же самое, например, правильно определяя изображение собаки, независимо от цвета ее шерсти, или распознавая речь, независимо от тембра голоса говорящего.
Тем не менее новое исследование нейробиологов из Массачусетского технологического института показало, что нейронные сети часто дают точно такой же ответ при обработке изображений или речи, которые не имеют никакого сходства с поставленными в задаче примерами.

Слева — изображение медведя, полученное естественным путём и переданное нейросети.
Справа — пример того, что модель определила как «медведь»
Считается, что человеческая сенсорная система учится игнорировать элементы, которые не имеют отношения к существенным признакам объекта. Человек способен создать инвариантное представление о классе объекта независимо от незначительных факторов, таких как уровень освещения или угол обзора.
—Джанелл Фезер, доктор философии Института Флэтайрон.
Исследователи задались вопросом, могут ли глубокие нейронные сети, обученные выполнять задачи классификации, развивать собственные инварианты? Чтобы попытаться ответить на этот вопрос, они использовали вычислительные модели для создания стимулов, производящих тот же тип ответа в модели, как и от стимулов, предоставленных исследователями.
Было обнаружено, что большинство изображений и звуков, созданных таким образом, выглядели и звучали совершенно не так, как примеры, которые модели получали изначально. Часть изображений была мешаниной случайно расположенных пикселей, а звуки напоминали неразборчивый шум.
—Джанелл Фезер.
Результаты исследования показывают, что модели каким-то образом разработали свои собственные инварианты. Это заставляет модели воспринимать пары стимулов как одинаковые, несмотря на их радикальные отличия для людей. Проблема может лежать в разнице между архитектурой глубоких нейронных сетей и человеческого мозга.
—Джош Макдермотт, доцент кафедры мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института.
Тем не менее новое исследование нейробиологов из Массачусетского технологического института показало, что нейронные сети часто дают точно такой же ответ при обработке изображений или речи, которые не имеют никакого сходства с поставленными в задаче примерами.
Слева — изображение медведя, полученное естественным путём и переданное нейросети.
Справа — пример того, что модель определила как «медведь»
Считается, что человеческая сенсорная система учится игнорировать элементы, которые не имеют отношения к существенным признакам объекта. Человек способен создать инвариантное представление о классе объекта независимо от незначительных факторов, таких как уровень освещения или угол обзора.
Традиционно считается, что сенсорные системы создают инварианты ко всем содержащимся в экземплярах одного объекта вариациям. Наш организм обязан установить, что мы наблюдаем или слышим одно и тоже, несмотря на незначительные различия.
—Джанелл Фезер, доктор философии Института Флэтайрон.
Исследователи задались вопросом, могут ли глубокие нейронные сети, обученные выполнять задачи классификации, развивать собственные инварианты? Чтобы попытаться ответить на этот вопрос, они использовали вычислительные модели для создания стимулов, производящих тот же тип ответа в модели, как и от стимулов, предоставленных исследователями.
Разница в восприятии
Было обнаружено, что большинство изображений и звуков, созданных таким образом, выглядели и звучали совершенно не так, как примеры, которые модели получали изначально. Часть изображений была мешаниной случайно расположенных пикселей, а звуки напоминали неразборчивый шум.
Результаты работы нейронных сетей вообще не узнаваемы для людей. Они не выглядят и не звучат естественно, и у них нет интерпретируемых характеристик, которые человек мог бы использовать для классификации объекта или слова.
—Джанелл Фезер.
Результаты исследования показывают, что модели каким-то образом разработали свои собственные инварианты. Это заставляет модели воспринимать пары стимулов как одинаковые, несмотря на их радикальные отличия для людей. Проблема может лежать в разнице между архитектурой глубоких нейронных сетей и человеческого мозга.
Мы думаем, что это интересное и полезное направление для дальнейших исследований. Двигаясь дальше мы сможем понять, какие аспекты нашего восприятия и обучения уникальны для нас как людей и что делает нас такими, как мы есть.
—Джош Макдермотт, доцент кафедры мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института.
- Алексей Павлов
- Массачусетский технологический институт
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Почему Китай так стремительно обгоняет США: Эксперт вскрыл секрет, который не замечал никто
Аналитик Дэн Ван уверен: если Запад не начнет срочно меняться, то он обречен перед Востоком...
Великий обман древности: итальянские ученые доказали, что историк соврал о гибели Помпей
Случайная надпись на стене перечеркнула официальную дату смерти города...
Роковая ошибка древних врачей: Почему современные ученые считают, что Александра Македонского похоронили заживо?
Он слышал плач своих полководцев и видел приготовления к бальзамированию, но не мог пошевелиться. Тело великого царя стало его собственным гробом...
Он все слышал, но не мог пошевелиться: Жуткая правда о том, почему тело Александра Македонского не разлагалось
Великий царь стал заложником собственной плоти. Диагноз, который поставили спустя 2300 лет, объясняет все: и «чудо» нетленности, и страшную смерть....
Невероятная находка в Дании: как золотые копья возрастом 2800 лет могут переписать историю Европы?
Ученые рассказали, зачем древние люди закопали драгоценное оружие у священного источника. Ответ потрясает...
Почему Китай так стремительно обгоняет США: секрет, который не замечал никто. Часть 2
Уханьское метро, темная сторона инженерного государства и есть ли шансы у Штатов...
Египет хотел создать МОРЕ в пустыне Сахара: почему проект заморозили на 60 лет?
Часть первая: Реальный шанс спастись от всемирного потопа...
Российский ученый уверен, что максимально приблизился к разгадке тайны шаровой молнии
Похоже, наука ошибалась: это не плазменный сгусток, а «живой кристалл» из частиц-призраков...
Новое исследование показало: Стоунхендж столетиями «водил за нос». Похоже, историю опять придется переписывать
Оказалось, что сенсация скрывалась в огромном круге, состоящем из загадочных шахт...
Алкогольная цивилизация: древние люди освоили земледелие... ради пива
Ученые давно подозревали это, а новые находки только подлили масла в огонь «пивной» версии...
Новый российский материал спасает от пожаров и взрывов аккумуляторов
Почему эксперты называют разработку сахалинских ученых настоящим прорывом в сохранении энергии?...
ЦРУ, море в пустыне и нефть: кто и зачем остановил проект Египта на 60 лет?
Часть вторая: Холодная война, 200 ядерных взрывов и 15 миллиардов, которые могут все изменить...