Evo kako ljudski mozak upravlja velikom količinom podataka

Istraživači Georgia Instituta za tehnologiju stvorili su algoritam koji pomaže pokazati kako mozak može procesuirati golemu količinu podataka istovremeno.

Istraživački tim utvrdio je da je ljudski mozak u stanju kategorizirati podatke pomoću samo 0.15 % primarnih podataka. Mozak prepoznaje objekte bez obzira na različite varijacije. Primjerice, mozak s lakoćom može identificirati slovo ‘A’, kao slovo ‘A’ bez obzira na veličinu, boju i konturu. Tim je pretpostavio da je jedan od načina na koji ljudi uče onaj kroz prezentaciju nasumičnih varijacija jednog objekta, piše Tech Times.

Nasumični test projekcije

U eksperimentu, tim je pripremio tri grupe apstraktnih slika od 150×150 piksela. Sljedeće, kreirali su vrlo male ‘nasumične skice’ ovih slika. Apstraktne slike korištene su kako bi se osiguralo da ljudi i umjetna inteligencija nemaju prethodno znanje o tome što slike prikazuju.

Ljudskim sudionicima prezentirane su ‘cijele’ apstraktne slike na 10 sekundi po slici. Iduće, prikazano im je 16 skica svake cijele slike nasumično. Sudionici su zamoljeni da identificiraju originalne slike na način da gledaju samo frakcije istih apstraktnih slika.

Tim je razvio algoritam temeljen na konceptu nasumične projekcije, gdje su informacije na neki način komprimirane. U ovoj tehnici, ljudi žrtvuju točnost kako bi procesuirali podatke brže.

Koristeći algoritam, umjetna inteligencija uspješno je završila isti nasumični projekcijski test dan i ljudskim sudionicima.

Otkrića ukazuju da obje mreže – i umjetna neuronska mreža i ljudski mozak dijele slično ponašanje. Dvije mreže također teško obrađuju podatke.

‘Dizajn neuronskih mreža inspiriran je na način kako mislimo da ljudi uče, no to je slaba inspiracija. Otkriće da odgovara ljudskoj izvedbi prilično je iznenađujuće’, rekao je Santosh Vempala s Georgia Instituta i član istraživačkog tima.

Profesor inženjerstva i računalnih znanosti sa Sveučilišta Californija, San Diego Sanjoy Dasgupta komentirao je istraživanje naglašavajući uvođenje lokaliziranog slučajnog projekta. U tehnici, slike su komprimirane, no to još uvijek omogućava i ljudima i umjetnoj inteligenciji da identificiraju opsežnu kategoriju.

Istraživanje je objavljeno u časopisu Neural Computation. Dok inicijalna otkrića nisu dostatna da se zaključi da se ljudski mozak oslanja na slučajnu projekciju kako bi procesuirao podatke, tim vjeruje da daje ‘uvjerljivo objašnjenje’ na tome kako um radi.