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眼见不一定为实,新研究利用人工智能研究运动错觉

眼见不一定为实,新研究利用人工智能研究运动错觉

通过使用几十年来人类运动感知研究的数据,研究人员已经训练了一个人工神经网络来估计图像序列的速度和方向。这种被称为“运动网络”的新系统旨在与人脑内部的运动处理结构紧密匹配。这使得研究人员能够探索无法在大脑中直接测量的人类视觉处理特征

该研究成果发表于《视觉杂志》(Journal of Vision)上,使用人工系统来描述空间和时间信息在大脑中结合产生我们对运动图像的感知或误解的。

大脑很容易被愚弄。例如,如果屏幕左边有一个黑点,当右边出现一个黑点时,这个黑点会变暗,我们会“看到”这个黑点从左向右移动——这就是所谓的似动现象。但是如果出现在右边的斑点在黑色背景上是白色的,我们“看到”斑点从右向左移动,这就是所谓的反似动现象。

研究人员在新系统中复制了反似动现象,并发现它在感知方面犯了与人脑相同的错误。他们发现神经元“调谐”到运动的方向,而在新系统中,反似动现象触发神经元调谐到与实际运动相反的方向。

新系统还揭示了关于这种常见幻觉的新信息:反似动现象的速度受点间距的影响,与预期相反。以恒定速度“移动”的点如果间隔很短的距离似乎移动得更快,如果间隔更长的距离似乎移动得更慢。

揭示更多关于反似动现象的信息只是新系统为我们如何感知运动提供新见解的一个例子。研究人员相信,该系统正在以与人类大脑非常相似的方式解决视觉问题,他们希望填补目前对我们大脑这一部分具体工作机制的许多空白。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

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