Mit präzisen Messungen Gehirn, Yale-Forscher vorhergesagt, wie den Menschen die Augen bewegen sich beim betrachten von natürlichen Szenen, ein Fortschritt im Verständnis des menschlichen visuellen Systems, verbessern können eine Vielzahl von artificial intelligence Bemühungen, wie die Entwicklung von fahrerlosen Autos, so die Forscher.
“Wir sind visuelle Wesen und das wissen, wie das Gehirn schnell berechnet, wo Sie zu suchen ist grundlegend wichtig”, sagte Yale, Marvin Chun, Richard M. Colgate Professor der Psychologie, professor für Neurowissenschaften und co-Autor der neuen Studie, veröffentlicht Dez. 4 in der Zeitschrift Nature Communications.
Augenbewegungen wurden ausgiebig untersucht, und der Forscher kann sagen, mit einiger Sicherheit, wo ein Blick gerichtet werden auf verschiedene Elemente in der Umwelt. Was noch nicht verstanden worden ist, wie das Gehirn koordiniert diese Fähigkeit, die so grundlegend ist, um zu überleben.
In einem früheren Beispiel für “Gedankenlesen” Chun-Gruppe erfolgreich rekonstruiert Gesichts-Bilder angesehen werden, während Menschen, die gescannt wurden in einem MRI-Maschine, basierend auf Ihren bildgebenden Daten allein.
In dem neuen Papier, Chun und führen Autor Thomas P. O ‘ Connell nahm einen ähnlichen Ansatz zeigte, dass durch die Analyse der Gehirn-Antworten auf komplexe Natürliche Szenen, konnten Sie voraussagen, wo die Menschen richten Ihre Aufmerksamkeit und Blick. Möglich wurde dies durch die Analyse von Gehirn-Daten mit deep convolutional neural networks—Modellen, werden umfassend in die künstliche Intelligenz (KI).
“Die Arbeit stellt eine perfekte Verbindung von Neurowissenschaften und Daten Wissenschaft,” Chun sagte.
Die Ergebnisse haben eine Vielzahl von möglichen Anwendungen, die—wie die Prüfung konkurrierende künstliche-Intelligenz-Systeme, kategorisieren, Bilder und Anleitung fahrerlose Autos.
