L’illusion optique et le cerveau artificiel

Des chercheurs ont décidé que pour être au plus près de la vision de l’être humain, il fallait également que le cerveau artificiel fasse les mêmes erreurs.

Ils ont donc décidé d’intégrer les illusions optiques à leur cerveau artificiel. Les illusions optiques sont en effet une erreur d’interprétation de notre cerveau.

Les scientifiques pensent que les illusions optiques sont le résultat de la manière dont le cerveau essaye de distinguer la couleur d’un objet et la manière dont il est éclairé. Un objet peut sembler plus lumineux ou plus foncé en raison de la nuance de sa couleur ou parce qu’il est dans la lumière ou l’ombre.

C’est lorsque l’on est bébé que l’on apprendrait ce mécanisme de distinction entre les couleurs. Notre cerveau apprend à distinguer les couleurs par essais et erreurs. La plupart du temps, notre cerveau voit la différence entre les couleurs, mais dans certains cas notre cerveau échoue, nous sommes alors en présence d’une illusion optique.

Dans ce cas-ci, notre cerveau ne devrait distinguer qu’une seule nuance de gris, pourtant lorsque l’on regarde cette image, il semble que l’on a deux nuances de gris.

Jusque-là les scientifiques n’avaient pas encore pu vérifier cette théorie, mais grâce à des chercheurs en intelligence artificielle, cette théorie semble se confirmer.

Beau Lotto et David Corney, de l’University College London en Grande-Bretagne, ont implémenté un logiciel qui apprend à pronostiquer la nuance d’une image en fonction de ses apprentissages passés. Exactement comme un bébé le ferait.

Ils ont entrainé ce programme en utilisant 10.000 images en échelles de gris de feuilles tombées des arbres qu’un animal pourrait rencontrer dans la nature.

Le logiciel devait alors pronostiquer la véritable nuance du pixel central de l’image et adapter sa technique selon que sa réponse est correcte ou incorrecte.

Les chercheurs ont ensuite proposé des images sur lesquelles les humains eux-mêmes font une erreur. Ils ont d’abord montré des images claires sur fond sombre et vice versa. Le programme tout comme un humain le ferait est également tombé dans le panneau et a donné une couleur plus claire ou plus foncée que la réelle nuance.

Cette expérience a également mis en avant que le logiciel surestimait plus les nuances claires que les foncées.

Un autre test a été soumis au logiciel, celui de l’image ci-dessus. Le logiciel a vu exactement ce qu’un être humain voit.

Les autres modèles ayant copié la structure du cerveau pour obtenir une vision, ne passait qu’un des deux tests, ils n’arrivaient pas à échouer dans les deux cas. Ce qui semble confirmer la théorie du bébé qui apprend à défférencier les couleurs par essai et erreur.

À la base, ce logiciel ne devait pas être intégré au cerveau artificiel. Mais Lotto s’est rendu compte que ce système de filtrage était nécessaire à la vision humaine. Ce filtre permet en effet de ne retenir que les choses intéressantes de l’environnement et non tout avec précision.

Dans un environnement aussi riche que le monde, les robots ne peuvent pas étudier tout l’environnement, ils ne doivent retenir que ce qui est essentiel. C’est pourquoi les créateurs de robots avec vision veulent recréer de si près la vision humaine.

Cette expérience, dont on aurait pu se demander si elle était réellement utile, devient finalement très importante puisqu’elle a permis à la science d’avancée et de confirmer une théorie et à permis aussi aux chercheurs en robotique que si nous voulons exploité les avantages de quelques choses, nous devons également prendre en compte ses failles.

Je pense donc que cette découverte est intéressante pour la robotique domestique, mais un robot chargé d’études scientifiques ou de recherche pour la police ne devra justement pas souffrir de cette faille, en effet, un robot qui ne souffre pas de cette faille pourra beaucoup plus facilement repérer par exemple un petit objet vert ressemblant à une feuille dans une haie alors que nous aurions beaucoup plus difficile à distinguer cet objet. Ce qui n’est pas le but pour un robot recherchant des indices.

Source : Artificial brain falls for optical illusion

~ par gaet le Lundi 1 octobre 2007.