Нейросети начали лучше распознавать форму предметов, реже ошибаться и устойчивее реагировать на искаженные изображения после того, как ученые заставили их «развивать зрение» по аналогии с человеческим ребенком.
Новую систему обучения разработали исследователи из Оснабрюкского университета и Свободного университета Берлина.
Современные системы компьютерного зрения обычно анализируют изображения иначе, чем люди. Человек чаще ориентируется на форму и контуры предметов, а алгоритмы обращают больше внимания на текстуры, цвета и повторяющиеся визуальные детали. По словам ученых, именно поэтому ИИ остается более уязвимым к ошибкам и манипуляциям с изображениями.
Исследователи создали новую систему обучения под названием Developmental Visual Diet («развивающая визуальная диета»), чтобы изменить этот подход. Она имитирует развитие человеческого зрения: сначала нейросеть воспринимает изображения размыто, а затем постепенно учится видеть детали — подобно тому, как развивается зрение у детей.
Во время экспериментов учитывали изменения остроты зрения, восприятия контраста и цветов от рождения человека до 25 лет. Тесты показали, что обученные по новой системе модели стали лучше распознавать форму объектов и устойчивее реагировать на поврежденные изображения и попытки «обмануть» алгоритмы. Кроме того, ИИ начал хорошо различать абстрактные формы и скрытые объекты в сложных сценах — задачи, с которыми современные системы компьютерного зрения часто справляются «на тройку».
Авторы работы считают, что новый подход улучшит существующие технологии компьютерного зрения без существенного увеличения вычислительных затрат.
