Como é possível que um olho humano para descobrir as letras que são torcidas e enrolado em direções malucas, como aqueles nos pequenos testes de segurança de usuários de internet muitas vezes são dadas em sites?
Parece fácil para nós - o cérebro humano só faz isso, mas esta tarefa está longe de ser simples.
Por uma questão de fato, a tarefa é tão complexo que ninguém foi capaz de escrever código de computador que traduz essas letras distorcidas da mesma forma que as redes neurais podem.
Há uma ajuda em um tipo de teste de desafio-resposta - CAPTCHA ("Completely Automated Public Turing teste para dizer computadores e humanos Apart") - usado em computação para determinar se o usuário é humano.
Agora, uma equipe de neurocientistas do Instituto Salk para Estudos Biológicos tem explorado a forma como o cérebro de um ccomplishes esta tarefa notável .
As gravações pesquisa envolvendo de centenas de neurônios, também podem ter futuras implicações clínicas e prático, diz o estudo do senior co-autores, Salk neurocientistas Tatyana Sharpee e John Reynolds.
"Entender como o cérebro cria uma imagem visual pode ajudar os seres humanos cujos cérebros estão funcionando em várias formas diferentes, tais como as pessoas que perderam a capacidade de ver", diz Sharpee, um professor associado do Laboratório de Neurobiologia Computacional.
"Uma maneira de resolver esse problema é descobrir como o cérebro, e não o olho, mas o Cortex-processos de informação sobre o mundo. Se você tem esse código, então você pode estimular diretamente os neurônios no córtex e permitir que as pessoas possam ver."
"A razão pela qual as máquinas são limitados em sua capacidade de reconhecer as coisas no mundo que nos rodeia é que nós realmente não entendo como o cérebro faz isso tão bem como ele faz", diz ele.De acordo com Reynolds, professor do Laboratório de Sistemas de Neurobiologia , um benefício indireto de compreender a forma como o cérebro funciona é a possibilidade de construção de sistemas de computador que podem agir como seres humanos.
Mas o mistério não é resolvido ainda e muitos objetivos a longo prazo deve ser alcançado.
"Os neurônios no sistema visual é sensível a regiões do espaço, eles são como pequenas janelas para o mundo", diz Reynolds.
"Nos primeiros estágios de processamento, essas janelas conhecida como campos receptivos, são pequenas. Eles só têm acesso à informação dentro de uma região restrita do espaço. Cada um desses neurônios envia sinais cerebrais que codificam os conteúdos de uma pequena região do espaço- eles respondem a pequenos elementos, simples de um objeto, como ponta orientada no espaço, ou um pedacinho de cor. "
Ambos os novos estudos investigaram a questão da tradução invariância, a capacidade de um neurônio para reconhecer o mesmo estímulo dentro de seu campo receptivo, não importa onde ele está no espaço, onde acontece a cair dentro do campo receptivo.
"O entendimento aceito é que as pessoas neurônios são ajustados para reconhecer o mesmo estímulo, não importa onde ele estava em seu campo receptivo", diz Sharpee.
Por exemplo, um neurónio pode responder a um pouco da curva do número 5 em uma imagem CAPTCHA, não importa a forma como o 5 situa-se dentro do seu campo receptivo.
Os pesquisadores acreditavam que a tradução neuronal invariância, a capacidade de reconhecer qualquer estímulo, não importa onde ele está no espaço-aumenta à medida que a imagem se move para cima através da hierarquia de processamento visual.
"Mas o que ambos os estudos mostram é que há mais para a história", diz ela. "Há um trade off entre a complexidade do estímulo e do grau em que a célula pode reconhecê-lo como ele se move de um lugar para outro."
Estudos anteriores sobre reconhecimento de objetos foram baseados em suposição de que as respostas neuronais em fases posteriores processamento visual permanece o mesmo, independentemente das transformações visuais básicos para a imagem do objeto .
"É importante que os resultados dos dois estudos são bastante compatíveis uns com os outros, que o que encontramos estudando apenas linhas e curvas em um primeiro experimento corresponde ao que vemos quando o cérebro experimenta o mundo real", diz Sharpee, que é bem conhecido para o desenvolvimento de um método computacional para extrair respostas neurais a partir de imagens naturais.
"O que isto nos diz é que há um mistério mais profundo aqui para ser resolvido", diz Reynolds.
"Nós ainda não descobri como invariância tradução é alcançado. Que temos feito é descompactado parte da máquina para alcançar a integração das partes em conjuntos."
Os resultados dos estudos estão publicados 19 junho de 2013, em Neuron e 24 de Junho de 2013 nosProceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
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