Demo

    Co oznacza widzenie peryferyjne u ludzi?

    Widzenie peryferyjne to zdolność do dostrzegania obiektów znajdujących się poza centralnym polem widzenia, choć z mniejszą dokładnością. Obejmuje to szersze pole widzenia, które umożliwia wykrywanie ruchu i rozpoznawanie kształtów, co jest niezbędne w wielu codziennych sytuacjach, takich jak prowadzenie samochodu czy poruszanie się w tłumie. Widzenie peryferyjne jest mniej szczegółowe, ponieważ mniej fotoreceptorów jest zaangażowanych w obszary poza centralnym polem widzenia.

    Widzenie peryferyjne w technologii AI

    W świecie technologii, zwłaszcza w kontekście modeli sztucznej inteligencji, widzenie peryferyjne odgrywa kluczową rolę w poprawie zdolności systemów do rozpoznawania i interpretacji otoczenia. Nowoczesne badania koncentrują się na symulowaniu tej ludzkiej zdolności w modelach AI, co może prowadzić do lepszego rozumienia przez maszyny kontekstu wizualnego i zwiększenia ich efektywności w różnorodnych zastosowaniach.

    widzenie peryferyjne
    Fot. Pikovit, shutterstock.com

    Technika „tiling texture”

    Jednym z najważniejszych narzędzi jest technika „tiling texture”, która transformuje obrazy tak, aby odwzorowywać sposób, w jaki ludzkie oko traci szczegóły na peryferiach pola widzenia. Ta technika jest kluczowa, ponieważ tradycyjne metody, takie jak proste rozmywanie krawędzi, nie oddają w pełni złożoności utraty informacji wizualnej.

    Badacze z MIT wykorzystali zmodyfikowaną wersję tej techniki, aby stworzyć bazę danych obrazów, które bardziej realistycznie odzwierciedlają widzenie peryferyjne. Zamiast polegać na z góry określonym punkcie, na który patrzy AI lub człowiek, metoda ta jest bardziej elastyczna i adaptacyjna, co pozwala na wierniejsze modelowanie ludzkiego widzenia peryferyjnego.

    Trening modeli AI

    Przekształcone obrazy są używane do trenowania modeli AI, co pozwala na poprawę ich zdolności do wykrywania obiektów na peryferiach pola widzenia. Proces ten polega na stworzeniu zestawu danych obrazów, które reprezentują różne poziomy szczegółowości w zależności od odległości od centralnego punktu widzenia.

    Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:

    Badania nad widzeniem peryferyjnym w modelach AI

    Badacze wykorzystali wspomnianą zmodyfikowaną technikę „tiling texture”, która transformuje obrazy w sposób symulujący utratę szczegółów widzenia peryferyjnego. Metoda ta pozwala na bardziej realistyczne odwzorowanie utraty informacji wizualnej w modelach AI.

    Proces tworzenia bazy danych

    • Transformacja obrazów. Obrazy przekształcano tak, aby pewne obszary były bardziej teksturowane, co odwzorowuje utratę szczegółów w widzeniu peryferyjnym człowieka.
    • Tworzenie bazy danych. Wygenerowano ogromny zbiór przekształconych obrazów do trenowania modeli AI.

    Modele AI były trenowane na przekształconych obrazach, co poprawiło ich zdolność do wykrywania obiektów w polu peryferyjnym. Proces obejmował porównywanie wyników detekcji obiektów przez ludzi i modele AI.

    • Testy wykrywania obiektów. Uczestnicy (ludzie i modele AI) byli proszeni o identyfikację obrazów z obiektami w peryferiach pola widzenia.
    • Wyniki. Modele AI wykazały poprawę, ale nadal nie dorównują ludzkim zdolnościom, zwłaszcza w wykrywaniu obiektów na dalekich peryferiach.

    Badania wykazały, że modele AI różnią się od ludzkiego widzenia peryferyjnego w sposobie użycia kontekstu wizualnego. Naukowcy planują dalsze badania, aby zrozumieć te różnice i znaleźć model, który może lepiej naśladować ludzkie widzenie peryferyjne.

    Zastosowanie widzenia peryferyjnego w AI

    • Poprawa bezpieczeństwa kierowców. Systemy AI wyposażone w zdolność do widzenia peryferyjnego mogą skuteczniej wykrywać potencjalne zagrożenia pojawiające się z boku pojazdu, co zwiększa bezpieczeństwo na drogach.
    • Interakcje człowiek-maszyna. Lepsze zrozumienie widzenia peryferyjnego przez maszyny może prowadzić do stworzenia bardziej intuicyjnych interfejsów użytkownika, które lepiej odpowiadają naturalnym zdolnościom percepcyjnym ludzi.
    • Robotyka. Roboty przemysłowe i autonomiczne mogą korzystać z ulepszonych modeli widzenia peryferyjnego do nawigacji w złożonych środowiskach i unikania przeszkód.

    Wyzwania technologii

    Pomimo postępów, modele AI nadal mają trudności z dorównaniem ludzkim zdolnościom widzenia peryferyjnego. Badania wykazały, że modele te nie zawsze reagują w sposób zgodny z ludzkim zachowaniem, co sugeruje, że konieczne są dalsze prace nad zrozumieniem i symulowaniem ludzkiej percepcji przez sztuczną inteligencję.

    REKLAMA
    REKLAMA

    Podsumowując, symulowanie widzenia peryferyjnego w modelach AI to krok w stronę bardziej zaawansowanych i efektywnych systemów sztucznej inteligencji, które mogą lepiej współpracować z ludźmi i środowiskiem. Te badania otwierają nowe możliwości w dziedzinie bezpieczeństwa, interakcji człowiek-maszyna oraz robotyki, jednocześnie podkreślając potrzebę dalszego doskonalenia tych technologii.

    Czytaj dalej: