Искусственные нейросети и мозг человека. Главные новости за 17 мая
Мы все чаще, чтобы понять, как работает наш мозг, смотрим на то, как работают искусственные нейросети. Иногда что-то проясняется
Ученые Стэнфорда, чтобы помочь 65-летнему парализованному человеку набирать текст на экране, использовали неожиданный подход. Сначала они все сделали, как и всегда: поставили имплантаты прямо на кору (электрокортикальный доступ) и подключили систему распознавания сигналов мозга. Это делалось уже многократно. И нейросеть отлично распознает буквы, которые человек или про себя представляет и проговаривает, или выбирает, управляя курсором на виртуальной клавиатуре. Но ученые предложили распознавать не "готовые" буквы, а процесс их написания. Испытуемый "пишет" буквы (представляет процесс начертания знаков), как когда-то все люди их писали, - он создает рукописный текст. При этом нейросеть распознает "движения" руки и понимает какую букву пишет человек. Мы уже практически забыли, что буквы можно писать, а не набирать на клавиатуре. И вот об этом-то вспомнили ученые. Оказалось, что при такой "стенографии" скорость ввода возрастает почти вдвое. 90 символов в минуту - это довольно быстро. В общем, не надо забывать, как пишутся буквы, этот тип интерфейса еще не утратил своей актуальности. В будущем такой характер ввода может пригодиться не только парализованным.
В Intel Labs взяли игру Grand Theft Auto V и немного поправили ее пейзажи. Они и так вполне реалистические. Но все-таки видно, что их не засняли, а построили на основе семантической разметки. В Intel Labs взяли реальные видео из базы Cityscapes и "наложили" их на изображения GTA V. Получилось практически реалистическое видео, но такое, которым можно управлять - менять, перестраивать, дорисовывать. Чтобы это получилось понадобилось чуть ли не 10 лет развития сверточных нейросетей. То что исследователи взяли GTA V, это конечно, такой рекламный ход. Но сам результат действительно сильный: получилась управляемая искусственная реальность, причем такая, что отличить ее от реальности, которая мелькает за окнами уже трудно.
Нейробиолог Эрик Хоэл посмотрел на искусственные нейросети и понял, зачем человеку снятся сны. Ученый обратил внимание на то, что при обучении нейросетей они иногда оказываются "переобученными" (overfitting). Такая сеть теряет возможность обобщать - обрабатывать не только те данные, на которых ее обучали, но и неизвестные новые наборы. Например, переобученная сеть, которую долго обучали искать на картинке кошку, на неизвестной ей картинке никогда прежде не виденную кошку - найти не сможет. "Переобученные" сети надо "лечить". Делается это двумя способами - нейросетям или помогают "забыть" часть выученных данных, или добавляют в обучающий набор немного "испорченных", хаотических данных. Эти данные сбивают "залипшую" нейросеть с ее "переобученного" состояния, и она начинает работать, то есть разбираться с незнакомой реальностью. Хоэл утверждает, что сны играют роль "хаотических" данных, которые помогают нашему мозгу, "переобученному" за день, подготовиться к завтрашней работе по обобщению и пониманию действительности.