Cientistas do Instituto de Problemas Matemáticos de Biologia da Academia Russa de Ciências criaram uma rede neural que controla seu "olhar" e procura objetos em uma imagem percebida da mesma forma que os órgãos de visão e o cérebro humano fazem, de acordo com um artigo publicado na revista Neural Networks.
“O modelo desenvolvido oferece uma explicação simples e inesperada para um processo cognitivo muito complexo de busca e reconhecimento de objetos em uma imagem percebida por nossos olhos”, diz Yakov Kazanovich do Instituto de Problemas Matemáticos de Biologia da Academia Russa de Ciências em Pushchino. Segundo ele, a rede neural criada por sua equipe deve ajudar os neurofisiologistas a entender como funciona a visão humana real.
Nos últimos dez anos, centenas de programadores e dezenas de grandes empresas de TI criaram inúmeros sistemas de visão de máquina capazes de reconhecer vários objetos em uma imagem percebida e classificá-los. Robôs modernos, motores de busca e drones podem usar esses dados para uma variedade de propósitos - por exemplo, para contornar obstáculos ou encontrar um cliente ao entregar um pacote.
Apesar dos enormes avanços nesta área, os cientistas ainda não sabem praticamente nada sobre como funciona a visão humana e animal e como conseguimos classificar e reconhecer automaticamente até objetos que nunca vimos antes.
Portanto, como Casanovic diz, muitas características da consciência humana, percepção da realidade e visão ainda permanecem um mistério para neurofisiologistas e psicólogos. Por exemplo, os cientistas vêm discutindo há muito tempo sobre por que uma pessoa pode encontrar facilmente objetos "contrastantes" em uma grande variedade de outras estruturas que são diferentes dela, mas ao mesmo tempo têm dificuldade em encontrar várias figuras escondidas em um pequeno número de objetos semelhantes.
Kazanovich e seu colega Roman Borisyuk deram um grande passo para resolver esse problema criando um sistema de inteligência artificial que, ao resolver esses problemas, se comporta exatamente da mesma maneira que uma pessoa.
Sua principal característica, como dizem os cientistas, é que consiste em uma infinidade de estruturas relativamente independentes, os chamados "conjuntos", nos quais os neurônios produzem vibrações especiais. Uma dessas estruturas torna-se uma espécie de "condutor" que controla o trabalho dos outros "conjuntos" e lhes atribui tarefas, enquanto os outros conjuntos são essencialmente objetos que a rede neural "vê" na imagem.
Os "conjuntos" competem constantemente entre si pela influência no "condutor" e na operação de toda a rede neural como um todo. A forma como esta competição decorre, como mostram os experimentos e cálculos de Casanovich, reflete quase idealmente o princípio da visão humana e é semelhante ao "deslizar" do nosso olhar sobre a imagem ao procurar objetos de diferentes graus de "contraste".
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Este modelo, esperam os cientistas, ajudará os neurofisiologistas não apenas a encontrar estruturas semelhantes nos cérebros de humanos e macacos, mas também a entender como elas funcionam, o que nos levará mais perto de criar sistemas de visão de máquina "naturais".
