Выполняет ли искусственный интеллект некоторые когнитивные задачи, как и мы: потому что мы создали код, или это просто правильный способ думать?
Сейчас достаточно рассмотреть возможность того, что глубокие сверточные нейронные сети спонтанно разделяют распознавание объектов и лиц — обе узкоспециализированные задачи — так же, как это делает человеческий мозг.
Группа исследователей из Массачусетского технологического института и Колумбийского университета обнаружила, что сети организуются без инструкций для раздельного распознавания лиц и объектов.
В частности, объектно-обученные сети работали неоптимально, когда им ставили задачу идентифицировать лица, а сети лиц боролись с объектами.
Согласно исследованию, сеть VGG16, обученная обнаруживать как 1715 биометрических идентификаторов, так и 423 000 изображений объектов, оказывалась правильной почти так же часто, как и специально обученная сеть.
(В статье в MIT News, посвященной исследованию, отмечается, что мозг выделяет определенные области для других задач, включая понимание языка, обнаружение написанных слов и восприятие вокальных песен.)
Как отмечается, эта работа поднимает необычные вопросы.
Верующий человек мог бы подумать о том, как мозг быстро идентифицирует лицо в лесу посредством разделения познания, и увидеть работу любящего божества.
Рационалист мог бы увидеть эволюционное преимущество в быстром распознавании друга или врага и сохранении информации для дальнейшего использования.
Но почему глубокая нейронная сеть исследовательской группы разделила функции?
Может быть, это как капля дождя, стучащая по стеклу. Его путь предопределен требованием эффективности.
Может быть, призраку в машине просто нужно, чтобы мы убрались с его вычислительного пути.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash
