Компьютерная сеть, моделирующая работу человеческого мозга, помогает по-новому взглянуть на то, как он обрабатывает движущиеся изображения, и объясняет некоторые оптические иллюзии. Использование данных многолетних исследований восприятия движения человеком позволило обучить нейронную сеть возможности оценивать скорость и направление движения при анализе последовательности изображений.

Созданная в Кембриджском университете (Великобритания) система MotionNet точно соответствует структурам обработки движений в человеческом мозге, позволяя исследовать особенности зрительного восприятия. Как показали исследователи, иозг легко можно обмануть. Если черное пятно, отображаемое на экране слева, исчезает и появляется справа, нам кажется, что оно движется слева направо. Это так называемое движение «фи». Если же справа появляется белое пятно на темном фоне, возникает ощущение того, что оно движется справа налево – обратное движение фи. Система искусственного интеллекта помогла получить новую информацию об этой общей иллюзии: скорость обратного движения фи зависит от того, насколько далеко друг от друга находятся точки по сравнению с ожидаемым расстоянием.

Движение с постоянной скоростью кажется быстрее, если точки расположены на небольшом расстоянии друг от друга, и медленнее при увеличении этого расстояния. Люди достаточно хорошо умеют определять скорость и направление движущегося объекта, просто глядя на него. Это помогает нам поймать мяч, оценить глубину или решить, безопасно ли переходить дорогу. Мы делаем это, обрабатывая световые шаблоны в восприятии движения – но многие аспекты того, как это происходит, все еще не поддаются осмыслению. Мысль о том, что вещи движутся с другой скоростью, чем это происходит на самом деле, иногда может иметь катастрофические последствия. Например, люди склонны недооценивать, насколько быстро они едут в туманных условиях, потому что более тусклые пейзажи, как им кажется, проплывают мимо медленнее, чем в действительности. Исследователи показали, что нейроны в нашем мозге более склонны к медленным скоростям, поэтому при низкой видимости нам представляется, что объекты движутся медленнее, чем на самом деле.

Раскрытие дополнительной информации об иллюзии обратного фи – лишь один из примеров восприятия движения с помощью нейронной сети. А поскольку система искусственного интеллекта работает аналогично человеческому мозгу, благодаря ей исследователи надеются заполнить многие пробелы в понимании того, как функционирует эта его часть. Предсказания MotionNet еще должны быть подтверждены биологическими экспериментами, но в любом случае можно рассчитывать на то, что эта система позволит значительно ускорить процесс изучения мозга.

Результаты эксперимента опубликованы в Journal of Vision.