Tecnologia Científica

Os pesquisadores descobrem uma semelhança assustadora na forma como cérebro e computadores veem
Características da visão 3D humana descobertas na rede de visão computacional projetada apenas para 'visualizar' em 2D
Por Doug Donovan - 25/10/2020


Getty Images

O cérebro detecta fragmentos de forma 3D, como saliências, cavidades, eixos e esferas nos estágios iniciais da visão do objeto - uma estratégia recém-descoberta de inteligência natural que os pesquisadores da Universidade Johns Hopkins também encontraram em redes de inteligência artificial treinadas para reconhecer objetos visuais.

Um novo artigo na Current Biology detalha como os neurônios na área V4, o primeiro estágio específico da via de visão do objeto do cérebro, representam fragmentos de formas 3D, não apenas as formas 2D usadas para estudar V4 nos últimos 40 anos. Os pesquisadores da Johns Hopkins então identificaram respostas quase idênticas de neurônios artificiais, em um estágio inicial (camada 3) do AlexNet, uma rede avançada de visão por computador. Tanto na visão natural quanto na artificial, a detecção precoce da forma 3D provavelmente ajuda na interpretação de objetos 3D sólidos no mundo real.

"AS REDES ARTIFICIAIS SÃO OS MODELOS ATUAIS MAIS PROMISSORES PARA A COMPREENSÃO DO CÉREBRO. POR OUTRO LADO, O CÉREBRO É A MELHOR FONTE DE ESTRATÉGIAS PARA APROXIMAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DA INTELIGÊNCIA NATURAL."

Ed Connor
Diretor, Mind / Brain Institute

"Fiquei surpreso ao ver sinais fortes e claros para a forma 3D já no V4", disse Ed Connor , professor de neurociência e diretor do Instituto de Mente / Cérebro Zanvyl Krieger . "Mas eu nunca teria imaginado em um milhão de anos que você veria a mesma coisa acontecendo no AlexNet, que só é treinado para traduzir fotos 2D em rótulos de objetos."

Um dos desafios de longa data da inteligência artificial é replicar a visão humana. Redes profundas (multicamadas) como o AlexNet alcançaram grandes ganhos no reconhecimento de objetos, com base em unidades de processamento gráfico (GPU) de alta capacidade desenvolvidas para jogos e conjuntos de treinamento massivos alimentados pela explosão de imagens e vídeos na Internet.

Connor e sua equipe aplicaram os mesmos testes de respostas de imagem para neurônios naturais e artificiais e descobriram padrões de resposta notavelmente semelhantes na camada V4 e AlexNet 3. Connor o descreveu como uma "correspondência fantasmagórica" ​​entre o cérebro - um produto da evolução e do aprendizado vitalício e AlexNet - projetado por cientistas da computação e treinado para rotular fotografias de objetos. Mas por que isso acontece?

AlexNet e redes profundas semelhantes foram projetadas em parte com base nas redes visuais de vários estágios no cérebro, disse Connor. Ele disse que as semelhanças que observaram podem apontar para oportunidades futuras para alavancar correlações entre inteligência natural e artificial.

"As redes artificiais são os modelos atuais mais promissores para a compreensão do cérebro. Por outro lado, o cérebro é a melhor fonte de estratégias para aproximar a inteligência artificial da inteligência natural", disse Connor.

 

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