Kesamaan Cara Otak dan Komputer Melihat yang ‘Menyeramkan’

Share on facebook
Share on twitter
Share on whatsapp
Salah satu tantangan tertua untuk kecerdasan buatan adalah untuk meniru penglihatan manusia.

Otak mendeteksi fragmen bentuk 3D (benjolan, cekungan, poros, bola) pada tahap awal penglihatan objek. Hal inilah yang menjadi suatu strategi kecerdasan alami yang baru ditemukan yang juga ditemukan oleh peneliti Universitas Johns Hopkins dalam jaringan kecerdasan buatan yang dilatih untuk mengenali objek visual.

Dalam sebuah makalah terbaru di Current Biology merinci bagaimana neuron di area V4, tahap pertama khusus untuk jalur penglihatan objek otak, merepresentasikan fragmen bentuk 3D, bukan hanya bentuk 2D yang digunakan untuk mempelajari V4 selama 40 tahun terakhir.

Para peneliti Johns Hopkins kemudian mengidentifikasi respons neuron buatan yang hampir identik, pada tahap awal (lapisan 3) AlexNet, yang merupakan jaringan penglihatan komputer tingkat lanjut. Baik dalam penglihatan alami maupun buatan, deteksi dini bentuk 3D dianggap membantu untuk interpretasi benda 3D padat di dunia nyata.

Ed Connor, seorang profesor ilmu saraf dan direktur Institut Pikiran / Otak Zanvyl Krieger mengatakan dirinya terkejut melihat sinyal yang kuat dan jelas untuk bentuk 3D sejak V4. Tapi dirinya tidak pernah menyangka bahwa dirinya akan melihat hal yang sama terjadi di AlexNet, yang hanya dilatih untuk menerjemahkan foto 2D menjadi label objek.

Salah satu tantangan tertua untuk kecerdasan buatan adalah untuk meniru penglihatan manusia. Jaringan yang dalam (multilayer) seperti AlexNet telah mencapai kemajuan besar dalam pengenalan objek, berdasarkan Unit Pemrosesan Grafis (GPU) berkapasitas tinggi yang dikembangkan untuk game dan set pelatihan besar-besaran yang dipicu oleh ledakan gambar dan video di Internet.

Connor dan peneliti lainnya menerapkan tes yang sama terhadap respons gambar terhadap neuron alami dan buatan dan menemukan pola respons yang sangat mirip di lapisan V4 dan AlexNet 3. Apa yang menjelaskan sesuatu yang digambarkan Connor sebagai “korespondensi menyeramkan” antara otak, produk evolusi dan pembelajaran seumur hidup, dan AlexNet, dirancang oleh ilmuwan komputer dan dilatih untuk melabeli foto objek?

AlexNet dan jaringan dalam serupa sebenarnya dirancang sebagian berdasarkan jaringan visual multi-tahap di otak. Peneliti mengatakan kesamaan terdekat yang mereka amati mungkin menunjukkan peluang di masa depan untuk memanfaatkan korelasi antara kecerdasan alami dan buatan.

Connor said. Peneliti mengatakan bahwa jaringan buatan merupakan model paling menjanjikan saat ini untuk memahami otak. Sebaliknya, otak adalah sumber strategi terbaik untuk membawa kecerdasan buatan lebih dekat ke kecerdasan alami.

Sumber:
Situs sciencedaily.

Narantaka Jirnodora

Narantaka Jirnodora

Terbaru

Ikuti