OkosHír: A HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont kutatói egy olyan mesterséges intelligencia (AI) modellt fejlesztettek ki, amely az emberi agyhoz hasonlóan képes kétirányú információáramlással értelmezni a látottakat, szemben a jelenlegi képfelismerő rendszerek egyirányú működésével.

Az emberi agy komplex hálózatként működik, ahol a területek közötti kétirányú kapcsolatok jellege és szerepe még nem teljesen feltárt. Az agy az információt több szinten dolgozza fel, az egyszerű formáktól a bonyolultabb fogalmakig. A jelenlegi mesterséges intelligencia alapú képfelismerő rendszerek, amelyek például egy kutya azonosítására szolgálnak egy fotón, jellemzően egyirányú feldolgozással működnek, ahol az információ csak alulról felfelé halad.

Az emberi agy és a mesterséges intelligencia közötti különbség

Az emberi agy ezzel szemben kétirányúan dolgozza fel az információt. Ez azt jelenti, hogy az idegsejtek válaszát egy adott feldolgozási szinten nemcsak az befolyásolja, amit az előző szintek megállapítottak, hanem az is, hogy mi várható a következő feldolgozási szinten. Ez a mechanizmus lehetővé teszi, hogy az agy figyelembe vegye a környezetet és a kontextust, például eldöntve, hogy egy látott kutya barát vagy ellenség, közelít vagy távolodik. Ennek eredményeként a neurális kódolást nem csupán az előző lépések, hanem a jövőbeli feldolgozási lépések is meghatározzák.

Új AI-modell a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközponttól

A HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont munkatársai egy olyan AI-modellt hoztak létre, amely ezt a kétirányú információáramlást utánozza. Ezáltal a modell nem csupán „látja” a képeket, hanem az emberi agyhoz hasonlóan „értelmezi” is azokat. A kutatók szerint ez a fejlesztés hozzájárulhat az idegrendszer információfeldolgozási folyamatainak pontosabb feltárásához, valamint megbízhatóbb és rugalmasabb gépi látási rendszerek létrehozásához.

Csikor Ferenc és csapata rámutatott, hogy az idegrendszer összetettebb feladatokat old meg, mint a telefonokban található képfelismerő algoritmusok. Az emberi idegrendszer rugalmasan alkalmazkodik a különböző kihívásokhoz, például nemcsak egy állat típusát képes azonosítani, hanem azt is, hogy az barát vagy ellenség, közeledik vagy távolodik. A hagyományos mély diszkriminatív modellek nem alkalmasak erre a rugalmas alkalmazkodásra; helyettük mély generatív modellekre van szükség. A HUN-REN Wigner FK kutatói úgy vélik, hogy ezek az új AI-modellek a jövőben ellenállóbbak lehetnek a hibákkal vagy támadásokkal szemben, kevesebb felcímkézett tanítóadatból is tanulhatnak, és pontosabb gépi látási rendszereket tehetnek lehetővé.

A kutatók eredményeiket a Nature Communications című folyóiratban tették közzé.

(Forrás: demokrata.hu)