Оптические иллюзии построены на использовании недостатков зрительной системы человека. Некоторые образы и геометрические построения могут обмануть наш мозг, который не сможет корректно обработать поступающую информацию. Изучая такие вот «обманки», ученые получают бесценные сведения о том, как же на самом деле работает разум человека.

Вот почему Роберт Уильямс и Роман Ямпольски, исследователи из Университета Луисвилля в штате Кентукки, хотят развивать системы машинного обучения, которые могут создавать новые оптические иллюзии. Таким образом они надеются узнать больше о «весьма специфических приемах, которые заставляют нас, к примеру, неправильно оценивать размер, положение в пространстве и даже цвет объекта». В своей недавней работе они утверждают, что и роботы должны иметь возможность ошибаться так же, как люди — в противном случае получится не опыт человека, а опыт машины.

Авторы хотели создать сетевую модель на основе систем машинного обучения — тех самых, что недавно научились создавать новые человеческие лица, используя базу данных с тысячами фотографий. Увы, попытка не увенчалась успехом. Причины провала достаточно очевидны: такого рода алгоритмы напрямую зависят от количества материала, который им «скормят» для обучения. Чем больше фотографий получает ИИ, тем более качественный и точный результат он может сгенерировать. Однако в случае оптических иллюзий это непозволительная роскошь: специалисты подсчитали, что на сегодняшний день существует всего несколько десятков типов оптических иллюзий. На основании этих типов Уильямс и Ямпольски подготовили 6000 изображений — но их попросту оказалось недостаточно. Но сам факт того, сможет ли система создавать иллюзии, если внедрить в ее базу данных больше изображений, пока остается под большим вопросом.

Читайте также