Hasser werden sagen, es ist ein GIFPhoto: Michael McCauslin (Flickr)
Optische Täuschungen nutzen von Schwächen im visuellen system. Bestimmte designs können trick unseres Gehirns, wie es versucht, die Informationen zu verarbeiten, die auf uns zukommt. Lernen Sie mehr darüber, was trick kann unser Verstand möchte uns helfen zu lernen, mehr über den menschlichen Geist selbst.
Das ist Teil der Grund, warum Robert Williams und Roman Yampolskiy, zwei Forscher an der University of Louisville in Kentucky, entwickeln wollen, machine-learning-Systeme schaffen neue optische Illusionen—Sie hoffen, um mehr zu erfahren über die “sehr spezielle tricks, die dazu führen, dass wir verkennen, Farbe, Größe, Ausrichtung und Bewegung von dem, was wir betrachten sind,” schrieb Sie in einem aktuellen Papier über Ihre Studie. “Es ist auch wichtig zu prüfen, ob ein Wahrnehmungs-Fehler, ähnlich wie beim Menschen stellt eine visuelle Erfahrung, die ähnlich wie beim Menschen.”
Williams und Yampolskiy bauen wollte dieses generative gegnerischen Netz unter Verwendung der gleichen Methode wie bei der letzten machine-learning-system, das ausgebildet wurde, um das generieren neuer Bilder von menschlichen Gesichtern, mit einem neuronalen Netz gespeist wurde, Tausende von Fotos von Gesichtern.
Ach, Sie konnte nicht abziehen.
Neuronale Netze sind abhängig von der Menge an material, dass Sie “lernen” aus. Nach der Forschung von Papier, gibt es nur ein paar tausend statische optische Täuschungen, die es gibt. Und die Forscher schätzen, dass es wahrscheinlich nur ein paar Dutzend verschiedene Arten von optischen Illusionen, wie Fraser – Spirale illusion, Hermann Grid illusion, und die Zöllner-illusion.
Die Forscher waren in der Lage, kompiliert einen Datensatz von mehr als 6.000 optische illusion Bilder, die Sie gab, um ein neuronales Netz. Aber letztlich war das nicht genug für die Maschine, um herauszufinden, wie man neue optische Illusionen.
So für jetzt, Sie können rest einfach, dass der Roboter nicht in der Lage, neue Wege zu finden, zu ficken, mit unseren Köpfen.
[MIT Technology Review]
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