Используя вычислительные модели и эксперименты, ученые опровергли давнюю теорию о том, как система человеческого зрения обрабатывает изображения.
Они обнаружили, что человеческий мозг не выбирает интересующие части изображения для отдельной обработки, как гласит теория Дональда Бродбента 1958 года. Интересными частями изображения он считает те, что имеют отношение к причине, по которой человек смотрит на объект. Теория раннего отбора, имеющая современный аналог – теорию карт значимости Кристофа Коха и Шимона Ульмана, опубликованную в 1985 году, утверждает, что интересующие области обрабатываются мозгом по одному, в порядке их значимости. В настоящее время существуют сотни алгоритмов значимости, основанных на работе Коха и Ульмана, для определения рейтинга.
Однако недавно ученые обнаружили, что для простой задачи – быстро решить, что изображено на картинке – значимость совершенно не нужна. Более того, ни один из современных алгоритмов искусственного интеллекта, разработанных для этой задачи, не соответствует подобной человеческой деятельности. Вычисление значимости играет главную роль в определении того, куда люди двигают свои глаза, и именно движение глаз выбирает части объекта для последующей обработки.
Для тестирования существующих алгоритмов ученые провели эксперименты с 17 участниками в возрасте от 25 до 34 лет. В одном из них людям показали 2000 цветных изображений. Каждое изображение с животными и без них они просматривали только один раз. Затем картинки изменяли таким образом, чтобы только центральные части сетчатки, имеющие самое высокое разрешение, могли видеть то, что было на изображении, и ничего не видеть на периферии. Участников попросили посмотреть на центр каждой фотографии в течение 20 секунд, прежде чем она исчезла. В результате они смогли правильно определить, присутствовало ли животное на картинке или нет.
