В новой статье журнала Current Biology подробно описано, как нейроны в области V4, первой стадии, специфичной для пути объектного зрения мозга, представляют собой фрагменты трехмерных форм, а не только двухмерные формы, которые использовались для изучения V4 в течение последних 40 лет. Затем исследователи Джона Хопкинса идентифицировали почти идентичные реакции искусственных нейронов на ранней стадии (уровень 3) AlexNet, развитой сети компьютерного зрения.

Как в естественном, так и в искусственном зрении раннее обнаружение трехмерной формы предположительно помогает интерпретировать твердые трехмерные объекты в реальном мире.
«Я был удивлен, увидев сильные и четкие сигналы трехмерной формы еще в V4», – сказал Эд Коннор, профессор нейробиологии и директор Института разума / мозга Занвила Кригера. "Но я никогда бы не подумал и через миллион лет, что вы увидите то же самое в AlexNet, который обучен только переводить 2D-фотографии в метки объектов."

Одной из давних проблем искусственного интеллекта было воспроизведение человеческого зрения. Глубокие (многоуровневые) сети, такие как AlexNet, достигли значительных успехов в распознавании объектов благодаря мощным графическим процессорам (GPU), разработанным для игр и массовых тренировочных наборов, подпитываемых огромным количеством изображений и видео в Интернете.

Коннор и его команда применили одни и те же тесты реакции изображения к естественным и искусственным нейронам и обнаружили удивительно похожие шаблоны ответов в V4 и AlexNet на уровне 3. Что объясняет то, что Коннор описывает как «жуткое соответствие» между мозгом – продуктом эволюции и обучения в течение всей жизни – и AlexNet, разработанным компьютерными учеными и обученным маркировать фотографии объектов?
По словам Коннора, AlexNet и аналогичные глубокие сети были частично разработаны на основе многоступенчатых визуальных сетей в мозгу. Он сказал, что близкое сходство, которое они наблюдали, может указывать на будущие возможности для использования корреляции между естественным и искусственным интеллектом.

«Искусственные сети – самые многообещающие современные модели для понимания работы мозга. И наоборот, мозг – лучший источник стратегий для приближения искусственного интеллекта к естественному интеллекту », – сказал Коннор.