
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

Северное полушарие Земли стремительно темнеет. И это плохая новость для всех
Почему Россия находится в зоне особого риска и можно ли остановить этот процесс?...

Это была одна из самых экстремальных экологических катастроф за всю историю Земли
Новое открытие рассказало, какое именно чудо 6 миллионов лет назад воскресило Красное море, высохшее уже до дна...

Генетики вычислили, какую страшную цену заплатили наши предки за высокий интеллект
Новое исследование еще раз доказало, что эволюция требует огромных жертв...

Ученые наконец-то раскрыли главную загадку града. Старая теория оказалась неверной
Поразительное открытие помогли сделать грозовые «отпечатки пальцев»...

Водолазы исследовали затонувший 300 лет назад испанский корабль и нашли сокровища на миллион долларов
При этом историки говорят, что главная ценность артефактов — это даже не драгоценный металл...

Почему на космическое ноу-хау «солнечный свет по запросу» ополчились астрономы всего мира?
Американский стартап обещает, что все будет хорошо, но ему никто не верит...

ИИ научился создавать вирусы, совершенно неизвестные ученым
Почему эксперты встревожены и есть ли у человечества шансы после таких открытий?...

Древние микробы спустя 40 000 лет освобождаются из вечной мерзлоты
Биологи уже бьют тревогу: оттаявшие микроорганизмы могут стать причиной следующей пандемии...

Астрофизики Гавайского университета неожиданно разгадали тайну… солнечного дождя
Рассказываем, почему новое открытие важно для каждого жителя Земли...

Как мадагаскарские лемуры ускоряют покорение космоса?
И почему именно эти животные оказались самые ценными для будущего всего человечества?...

Тайна необъяснимых северных кратеров разгадана спустя 11 лет после появления первого провала на Ямале
Почему российские ученые не рады своему открытию, называя его «русской рулеткой»?...