Um novo inteligência artificial O sistema (IA) pode imitar como as pessoas interpretam ilusões de ótica complexas pela primeira vez, graças a princípios emprestados das leis da mecânica quântica.
Ilusões ópticascomo o Cubo Necker e Vaso de Rubinenganam o cérebro para que veja primeiro uma interpretação e depois outra, à medida que a imagem é estudada. O cérebro humano alterna efetivamente entre duas ou mais versões diferentes do que é possível, apesar da imagem permanecer estática.
A visão computacional, no entanto, não consegue simular os aspectos psicológicos e neurológicos da visão humana e luta para imitar as nossas capacidades de reconhecimento de padrões naturalmente evoluídas. Os agentes de IA mais avançados de hoje, portanto, lutam para ver ilusões de ótica da mesma forma que os humanos.
Mas um novo estudo publicado em 22 de agosto na revista Aprendizado de máquina APL demonstraram uma técnica que permite que uma IA imite a maneira como o cérebro humano interpreta uma ilusão de ótica, utilizando o fenômeno físico do “tunelamento quântico”.
O sistema de IA é apelidado de “rede neural profunda de tunelamento quântico” e combina redes neurais com tunelamento quântico. Uma rede neural profunda é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina inspirados na estrutura e função do cérebro – com múltiplas camadas de nós entre a entrada e a saída. Ele pode modelar relacionamentos não lineares complexos e, diferentemente das redes neurais convencionais (que incluem uma única camada entre entrada e saída), as redes neurais profundas incluem muitas camadas ocultas.
Enquanto isso, o tunelamento quântico ocorre quando uma partícula subatômica, como um elétron ou fóton (partícula de luz), passa efetivamente através de uma barreira impenetrável. Dado que uma partícula subatómica como a luz também pode comportar-se como uma onda – quando não é observada diretamente, não está em qualquer local fixo – tem uma probabilidade pequena, mas finita, de estar do outro lado da barreira. Quando partículas subatômicas suficientes estão presentes, algumas irão “túnel” através da barreira.
Depois que os dados que representam a ilusão de ótica passam pelo estágio de tunelamento quântico, a imagem ligeiramente alterada é processada por uma rede neural profunda.
O novo modelo de IA foi repetidamente treinado em ilusões de ótica – o Cubo Necker e o Vaso de Rubin – para interpretar o que podia ver. Ao interromper ligeiramente a imagem cada vez que ela passava pelo estágio de tunelamento quântico, pequenas diferenças foram introduzidas. A rede neural profunda então tomou uma decisão sobre como interpretar a imagem.
A rede neural profunda processa múltiplas variações da ilusão de ótica, escolhendo a qual das perspectivas ela corresponde. Isso permite imitar como um cérebro humano alterna entre diferentes perspectivas ao visualizar uma ilusão de ótica.
“Quando vemos uma ilusão de ótica com duas interpretações possíveis (como o cubo ambíguo ou o vaso e as faces), os investigadores acreditam que mantemos temporariamente ambas as interpretações ao mesmo tempo, até que o nosso cérebro decida qual a imagem que deve ser vista. Esta situação assemelha-se à ilusão quântica. – experimento mental mecânico de O gato de Schrödinger“, escreveu o autor do estudo Ivan Maksimovpesquisador principal em IA na Universidade Charles Sturt, na Austrália, em um postar no TechXplore.
“Treinei minha rede neural de túnel quântico para reconhecer as ilusões do Cubo de Necker e do Vaso de Rubin. Quando confrontado com a ilusão como uma entrada, ela produziu uma saída de uma ou outra das duas interpretações”, disse Maksymov.
Maksymov afirma que as descobertas podem ajudar os pilotos de linha aérea a estarem cientes dos perigos da desorientação e da má interpretação dos instrumentos de voo, e ajudar os astronautas na interpretação dos instrumentos de uma nave espacial durante voos espaciais de longa duração.
A análise de imagens ambíguas também pode ajudar no diagnóstico de pessoas com comprometimento cognitivo leve e demência. Uma IA treinada com este algoritmo também poderia ser usada na detecção dessas doenças mentalmente debilitantes.
