Las ilusiones ópticas, la mecánica cuántica y las redes neuronales pueden parecer, a primera vista, temas poco relacionados.Sin embargo, ennueva investigaciónpublicado enAprendizaje automático APL, He utilizado un fenómeno llamado "túnel cuántico" para diseñar una red neuronal que puede "ver" ilusiones ópticas de forma muy parecida a como lo hacen los humanos.

Mi red neuronal logró simular la percepción humana del famosocubo de cuelloyEl jarrón de Rubinilusiones, y de hecho mejores que algunas convencionales mucho más grandes.redes neuronalesutilizado en visión por computadora.

Este trabajo también puede arrojar luz sobre la cuestión de siinteligencia artificialLos sistemas (IA) alguna vez podrán realmente lograr algo parecido a la cognición humana.

¿Por qué ilusiones ópticas?

ilusiones ópticasengañar a nuestro cerebro para que vea cosas que pueden o no ser reales.No entendemos completamentecómo funcionan las ilusiones ópticas, pero estudiarlos puede enseñarnos cómo funciona nuestro cerebro y cómo a veces falla, en casos comodemenciay siguevuelos espaciales largos.

Los investigadores que utilizan la IA para emular y estudiar la visión humana han descubiertoilusiones ópticasplantear un problema.Si bien los sistemas de visión por computadora pueden reconocer objetos complejos comopinturas de arte, a menudono puedoentenderilusiones ópticas.(Los últimos modelos parecen reconocer al menosalgunos tipos de ilusiones, pero estos resultados requieren más investigación).

Mi investigación aborda este problema con el uso de la física cuántica.

¿Cómo funciona mi red neuronal?

cuando un humanocerebroprocesa información, decide qué datos son útiles y cuáles no.Una red neuronal imita la función de lacerebroutilizando muchas capas de neuronas artificiales que le permiten almacenar y clasificar datos como útiles o no beneficiosos.

Las neuronas se activan mediante señales de sus vecinas.Imagine que cada neurona tiene que trepar por una pared de ladrillos para encenderse, y las señales de los vecinos la empujan cada vez más alto, hasta que finalmente llega a la cima y alcanza el punto de activación en el otro lado.

En la mecánica cuántica, objetos diminutos como los electrones a veces pueden atravesar barreras aparentemente impenetrables mediante un efecto llamado "túnel cuántico".En mi red neuronal, el túnel cuántico permite a las neuronas a veces saltar directamente a través de la pared de ladrillos hasta el punto de activación y encenderse incluso cuando "no deberían".

¿Por qué hacer túneles cuánticos?

El descubrimiento de los túneles cuánticos en las primeras décadas del siglo XX permitió a los científicos explicarfenómenos naturalescomodesintegración radiactivaeso parecía imposible según la física clásica.

En el siglo XXI, los científicos se enfrentan a un problema similar.Las teorías existentes no logran explicar la percepción, el comportamiento y la toma de decisiones humanas.

La investigación ha demostrado que las herramientas de la mecánica cuántica pueden ayudar a explicarcomportamiento humanoyToma de decisiones.

Si bien algunos han sugerido queefectos cuánticos juegan un papel importante en nuestro cerebro, incluso si no lo hacen, todavía podemos encontrar las leyes demecánica cuánticaútil para modelar el pensamiento humano.Por ejemplo, los algoritmos computacionales cuánticos sonmás eficienteque los algoritmos clásicos para muchas tareas.

Con esto en mente, quería saber qué pasaba si me inyectabaefectos cuánticosen el funcionamiento de una red neuronal.

Entonces, ¿cómo funciona la red de túneles cuánticos?

Cuando vemos una ópticaespejismocon dos posibles interpretaciones (como el cubo ambiguo o el jarrón y las caras), los investigadores creen que mantenemos temporalmenteambas interpretaciones al mismo tiempo, hasta que nuestro cerebro decide qué imagen debe verse.

Esta situación se parece al experimento mental de mecánica cuántica del gato de Schrödinger.Este famoso escenario describe a un gato en una caja cuya vida depende de la desintegración de una partícula cuántica.De acuerdo amecánica cuántica, la partícula puede estar en dos estados diferentes al mismo tiempo hasta que la observamos, por lo que el gato también puede estar vivo y muerto al mismo tiempo.

Entrené mi red neuronal de túneles cuánticos para reconocer el cubo de Necker y las ilusiones del jarrón de Rubin.Cuando se enfrenta a laespejismocomo entrada, produjo una salida de una u otra de las dos interpretaciones.Con el tiempo, la interpretación que eligió osciló de un lado a otro.

Tradicionalredes neuronalesTambién produje este comportamiento, pero además, mi red produjo algunos resultados ambiguos flotando entre dos resultados determinados, de manera muy similar a como nuestros propios cerebros pueden mantener ambas interpretaciones juntas antes de decidirse por una.

¿Y ahora qué?

En una era dedeepfakesynoticias falsas, comprender cómo nuestros cerebros procesan ilusiones y construyen modelos de realidad nunca ha sido más importante.

En otra investigación, estoy explorando cómo los efectos cuánticos también pueden ayudarnos a comprendercomportamiento socialyradicalización de opinionesen las redes sociales.

A la larga,IA de potencia cuánticaeventualmente puede contribuir al desarrollo derobots conscientes.Pero por ahora mi trabajo de investigación continúa.

Más información:Ivan S. Maksymov, Red neuronal profunda de túneles cuánticos para el reconocimiento de ilusiones ópticas,Aprendizaje automático APL(2024).DOI: 10.1063/5.0225771

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