Сша розробляє технологію зчитування зображень через людський розум

Відео: Jeremy Clarkson - Inventions That Changed the World - Television (Rus sub)

Відео: Джеремі Говард: Прекрасні і жахливі наслідки самонавчання комп`ютерів

Відео: Плоска ЗЕМЛЯ ВИКРИТТЯ НАУКИ документальний 2016 HD Субтитри

Завдяки технологіям різко зросла кількість знімків отриманих військовими із супутників і дронів. Така кількість зображень стало вже непосильним завданням для аналітиків, що повинні переглянути і оцінити кожне зображення. Тому дослідники з армії США вирішили модернізувати технологію фіксації даних використовуючи для цього ні що інше як людський розум, сприйняття інформації нервовою системою. Для цього в лабораторії Aberdeen був відкритий випробувальний полігон, де використовують всю міць людського мозку для розвитку технологій.

Незважаючи на всілякі досягнення в комп`ютерних пошукових алгоритмах, найнадійнішого інструменту для аналізу зображень, крім людського очного яблука безпосередньо сприяє з нервовою системою - немає. Тому, в даний час аналітики починають з великих зображень, вони візуально сканують його починаючи з верхнього лівого кута рухаючись вправо і вниз, в той час як пошук елементів сам по собі є заняттям копіткою і в деякій манері трудомістким. Результат таких дій полягає в швидкому наданні інформації про місцевість для солдатів, а швидка обробка таких даних корисна.

Дослідники з лабораторії працюють над тим, щоб досліджувати сигнали мозку, щоб прибрати вузький огляд аналітика. Людський мозок же швидше будь-якого комп`ютера обробляє отримане зображення, і якщо така можливість підключення людського сприйняття до технологічного все-таки існує, то вона має величезний потенціал, в першу чергу, це буде можливість полегшити вкрай нудну роботу.

«Те, що ми робимо - це в основному використання нейронних відповідей зорової системи», - говорить когнітивний нейробіолог Ентоні Райс: «Наш мозок набагато швидше, ніж процесор будь-якого комп`ютера. І це краще дозволить розпізнавати тонкі відмінності в зображенні. »

Для цієї «розум-лабораторії» був створений загін солдатів-добровольців, який був підключений до електроенцефалограмі (ЕЕГ) і робив вибір між запропонованими можливостями огляду: човни, панди, полуниці, метелики або люстри. Після того, як солдат робив вибір його поміщали перед комп`ютером в якому відображався ряд можливих варіантів, кожен з яких потрапляв в п`ять з представлених категорій, картинка надходила на монітор з періодичністю одна картинка-одна секунда. Під час процесу солдатів просили порахувати, скільки саме картинок підходить під обраний ним розділ. І вже аналізуючи мозкові хвилі солдата комп`ютер зміг визначити на якій саме категорії був зосереджений військовослужбовець.

Щоб застосувати цю методику для аналізу зображень, Райс і його команда розділили великі зображення на маленькі шматочки, отримавши щось на зразок фішок або пазла. Їх показували на екрані зі швидкістю п`ять зображень в секунду, а ЕЕГ аналізував мозкові хвилі, звертаючи увагу на наявність або відсутність сплесків інтересу.

«Кожного разу, коли солдат або аналітик виявляє те, що вважає важливим, він ініціює це як визнання відповіді», - говорить Рейес: «Тільки ті фішки, які містять, то що має відношення до солдата, в той час - засіб пересування, або щось надзвичайне, хтось копає на узбіччі дороги, речі такого роду - викликають цю реакцію визнаючи що відбувається щось важливе. »

Райс підкреслює, що аналітик все-таки повинен переглянути всі доступні зображення, але при перегляді новітнім способом низка дрібних деталей проглядається набагато швидше. В першу чергу через те, що комп`ютер підсвітить частини фото, на яких потрібно сконцентрувати особливу увагу. Також, крім типової розмітки, аналітик повинен міркувати по типу «цікаво» і «не цікаво», щоб машина зробила все інше за нього.

Але є проблема, з якою зіткнулася команда дослідників - шум. Коли солдат під час тесту стиснув щелепи, це викликало електронний шум, який ЕЕГ взяв на себе ускладнивши тим самим завдання обробки мозкових хвиль суб`єкта. Ця ситуація також поставила питання про те, що робити в робочих ситуаціях, коли хтось, наприклад, говорить поки аналітик підключений до комп`ютера. Оскільки це майже напевно буде відбуватися, для отримання тих же інструкцій, в алгоритмі роботи цей момент буде окремо опрацьовуватися.

Команда має намір також інтегрувати і технологію відстеження руху очей в системі. «Одну річ ми зробили це замість того, людям переглядати зображення в центрі екрана, ми використовуємо відстеження руху очей, щоб знати, коли вони зосереджуються на певній області простору,» говорить Рейес: «Ми можемо витягти ланцюг нейронних сигналів, раз-і він заблокує фіксації, і відшукати таку мету відповідного сигналу. Тоді не доведеться обмежувати зображення центром екрана. Замість цього, можна уявити таку картину і аналітик може вручну просканувати її і всякий раз, коли вони зосереджуються на предметі інтересу, конкретний регіон позначається ».

Райс говорить, що кінцевою метою досліджень є розробка системи, яка дозволить сортувати великі обсяги даних аналітиками, при цьому без шкоди для точності і з упором на людське сприйняття світу і природне розпізнавання зображень і образів на них.