KAKO mozak PAMTI SLIKE?
Mehanizam posrednog učenja se dešava stalno, a jedan od primera je način na koji naš mozak izlazi na kraj sa velikim brojem vizuelnih informacija koje prima u toku jednog jedinog dana; da ne pominjemo ceo život….
Pre svega daćemo vam tačnu naučnu definiciju šta je ljudski mozak? Mozak (lat. encephalon) je najznačajniji deo nervnog sistema. Smešten je u lobanjskoj čauri i obavijen moždanim opnama: tvrdom, paučinastom i mekom. Prosečna masa mozga odraslog čoveka iznosi 1.350 g, ali intelektualne sposobnosti nisu srazmerne masi i veličini mozga.
A sad kreće „priča“ kako mi, ZAISTA, pamtimo sve te slike koje nam dolaze, odnosno kako ljudski mozak pamti sve te slike?
Ćelije, u mrežnjači oka, koje su osteljive na svetlost imaju sposobnost razlaganja slike koja se meri megapikselima. Mozak, sa druge strane nema mogućnost, niti memorijsku sposobnost, da tokom životnog veka barata sa slikama takvog formata. Zbog toga, mozak je prinuđen da bira najvitalnije informacije i da na osnovu njih razume vizuelni svet.
U jednom od skorašnjih izdanja časopisa Current Biology (Savremena biologija), tim istrživača predvođen naučnicima Ed Connor i Kechen Zhang sa univerziteta John Hopkins opisuju sledeće zrnce znanja, koje će nam pomoći da bolje razumemo kao mozak skladišti i kompresuje vizuelne informacije (svaka sličnost sa kompjuterima NIJE slučajna).
Istraživanja su pokazala da postoje ćelije u mozgu primata (znači ne samo kod čoveka) koje su vrlo selektivne za delove slike koje sadrže oštre i izražene krivine. Kada se kaže „krivine“ ne misli se, samo, na linije nego i na cele oblasti koje se na neki način, izuzetno, izdvajaju od ostatka slike (još jedno značajno primećivanje).
Oblast mozga gde se nalaze te ćelije je označena sa oznakom „V4“ i nalazi se u središnjem delu zone mozga koja je zadužena za obradu slike.
Prostije rečeno, negde na pola puta od oka do mozka, dobijene informacije se filtriraju, gde je parametar po kome se filtrira, ustvari, podatak o krivama koje sačinjavaju sliku. Za te ćelije, ravne ivice i blage krivine uopšte nisu zanimljive, samo oštro i ćoskasto.
Imajući ovo sazanje ispred sebe, istraživači i jedan od koautora Russell Rasquinha su razvili kompjuterski model ćelija iz zone V4. Ove ćelije su pažljivo „trenirane“ na hiljadama slika koje pokazuju razne objekte iz prirode. Posle pregledanja neke slike, od ćelija je traženo da prizovu nazad sliku, koju su do malo pre „gledale“ (nije rečeno kako je tačno rađeno). Kompjuterske V4 ćelije su regovale sasvim suprotno od prirodnih, njima su se više svidele ravne ivice i blage i plitke krive!
Međutm, broj veštačkih ćelija koje su učestvovale u procesu rekonstrukcije slike nije bio ograničen. Sledeća faza eksperimenta je tražila da se broj ćelija zančajno smanjuje, pri svakom novom „skeniranju“ slike. Što je broj aktivnih ćelija više opadao, to je njihova selektivnot sve više naginjala kao oštrom i ćoškastom aspektu slike.
Znači, modelirane V4 ćelije nisu loše odrađene, samo su imale bolju poziciju od prirodnih. Čim su se uslovi izjerdnačili, i jedne i druge su reagovale na isti način.
U redu, i šta je toliko značajno kod tih oštrih krivina?
Oštrina ili oštra linija je nekoliko puta ređa u prirodi nego ravna linija ili blaga krivina. Koristeći oštrinu, kao kritični element prepoznavanja i reporodukovanja objekta, u vizuelnom smislu, čuvanje slike biva znatno ekonomičnije. Izuzetnost je uvek više privlačila pažnju nego, na široko, prisutna običnost.
„U sadašnjem trenutku, kompjuteri nas pobeđuju u šahu i bolje rešavaju određene matematičke probleme nego mi, međutim, i dalje nam ne mogu prići u sposobnosti razlikovanja, prepoznavanja, razumevanja, sećanja i manipulacije objekata koji čine naš svet.“, podcrtava Connor.
Ova prednost je postignuta zahvaljujući ljudskoj sposobnosti da dobijene informacije kondenzuje na nivo prepoznavanja i praćenja, umesto čuvanja celokupne informacije. Kompjuterski gledano, čovekov mozak je i dalje najbolji algoritam za kompresiju vizuelnog podatka.
Neko će reći da je to sasvim prirodna stvar, jer kada muškarac vidi određene „krivine“, naravno da je odmah jasno, ko je tu izuzetan a ko ne… i.. ako mislite da žene nemaju oko za „krivinu“, grdno se varate, znaju one šta treba da bude krivo i šta pravo. Znaju one to i bez računara
Molimo online portale (sajtove), ako kopirate orginalni clanak s našeg sajta zanimljivosti dana NAVEDITE NAS KAO IZVOR i MALO IZMENITE NASLOV.Za objavljivanje originalnih članka sa sajta na Facebook(Meta),Instagram,YouTube kontaktirajte nas za odobrenje. Hvala!
PREDLAŽEMO VAM JOŠ:
