МРТ сканы позволяют обучить ИИ видеть мир глазами человека

Искусственный интеллект использует мозг человека, как эксперта, для анализа изображений

С помощью сканов МРТ -активности мозга удалось лучше обучить нейросети для распознавания предметов. Методика позволяет лучше узнавать лица, а автопилоту лучше ориентироваться в пространстве.

Дэвид Кокс из Гарвардского университета, считает, что в данное время ИИ значительно отстает от людей, когда необходимо распознавать объекты. Поэтому, группа ученых решила обучать алгоритмы анализировать изображения, аналогично мозгу человека.

Был проведен анализ того, как область зрительной коры мозга реагирует на различные изображения нескольких типов объектов: людей, пищи, животных, зданий. Анализ был проведен с помощью МРТ измерений реакции мозга добровольца на 1200 изображений.

В связи с тем, что каждая реакция на изображение имела определенный паттерн активности мозга, сила сигнала показала, насколько сложно оказалось классифицировать конкретное изображение.

Полученная информация была использована для машинного обучения нейросетей ИИ. Если алгоритм ИИ допускал ошибку на «простом» изображении, то он подвергался «наказанию» при анализе более сложного изображения. Такая обратная связь позволила снизить процент ошибок, так как фактически ИИ классифицировал изображения также, как человеческий мозг.

Уолтер Шайрер из Университета Нотр-Дам, штат Индиана, считает, что классификация изображений с использованием данных МРТ увеличила точность на 10–30 процентов в различных категориях.

«Алгоритмы, которые проводят анализ изображения также, как человек, могут быть более удобны», - говорит Кокс. ИИ в настоящее время иногда допускает ошибки, которые не характерны для человека - например, автопилот Tesla не заметил белый трейлер на фоне яркого неба. ИИ обученный работе с помощью данных мозга, значительно меньше ошибается».

«Эти предварительные результаты, позволяют рассчитывать на то, что такой подход может быть перспективным в плане развития ИИ», - говорит Томас Населарис из Медицинского университета Южной Каролины в Чарлстоне.

В дальнейшем ученые планируют более детально провести анализ того, как нейроны мозга взаимодействуют друг с другом и как реагируют на различные изображения, что позволит улучшить обучение ИИ.