
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

Запретные ритуалы Третьего рейха: Почему дело о изувеченных пяти телах в «Волчьем логове» было закрыто навсегда?
Эксперты говорят: «Надеясь переломить ход войны, нацисты творили абсолютно кошмарные вещи»...

NASA объявило: Найдены самые убедительные доказательства существования жизни на Марсе
Ученые тем временем выясняют, как могли выглядеть древние жители Красной планеты...

Специалисты предупреждают: Через три года интернет будет скорее мертвым, чем живым
Почему к 2030 году человеческое общение в сети может стать роскошью, а не нормой?...

Ученые нашли уникальную молекулу, способную отключать… смерть
Потрясающая сверхспособность австралийского паука дает надежду сотням миллионов людей по всему миру...

Найдена самая похожая на Землю планета. Готовимся к переезду?
TRAPPIST-1e идеальная: тепло, есть вода и атмосфера. Чем же тогда недовольны астрофизики?...

Ученый утверждает: у него есть доказательства, что мы живем в матрице
По словам Мелвина Вопсона, подсказки он нашел в ДНК, расширении Вселенной и фундаментальных законах физики...

Археологи нашли медведя, который… побеждал гладиаторов
Исследование показало, что пленный зверь не хотел сдаваться до самого конца...

Оказывается, решение проблемы выбоин на дорогах существует уже почти 100 лет
Почему технология, забытая полвека назад, возвращается и становится очень популярной?...

Новая операция по объединению людей и животных может подарить… вечную жизнь
Медики признаются: уже сейчас можно сделать новое тело человека. Но один орган пока не поддается науке...

К 2035 году сектор Газа должен стать… самым продвинутым регионом на планете под управлением ИИ
По словам экспертов, в дерзком эксперименте за 100 млрд долларов есть только один большой вопрос: Куда выселить местное население?...