对于类似人类的模型,培训人类类似任务
Katherine Hermann1, Aran Nayebi2, Sjoerd van Steenkiste3
1Google DeepMind, Mountain View, CA, USA hermannk@google.com.
The Behavioral and brain sciences
|December 6, 2023
概括
深度神经网络 (DNN) 可能更好地模拟人类视觉,如果训练在类似人类的任务. 这种方法可以导致更准确的DNN,表现出类似人类的行为和表示.
科学领域:
- 认知科学 认知科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 深度神经网络 (DNN) 越来越多地用于视觉研究.
- 人们对DNN能够准确地模拟人类视觉的能力存在怀疑.
- 以前的DNN模型未能复制心理学研究结果.
研究的目的:
- 为评估深度神经网络 (DNN) 作为人类视觉模型提出一种新的方法.
- 调查是否对类似人类任务的DNN培训提高了它们模拟人类视觉处理的能力.
- 测试这样的假设:类似人类的训练会在DNN中诱导更多类似人类的行为和表现.
主要方法:
- 训练深度神经网络 (DNN) 进行旨在模仿人类视觉感知挑战的任务.
- 对比在类似人类任务上训练的DNN的性能和内部表示,与标准任务相比.
- 分析DNN在视觉中解释已建立的心理学研究结果的能力.
主要成果:
- 初步结果表明,类似人类的训练确实可以在DNN中引起更多类似人类的行为.
- 被训练在类似人类任务上的DNN内部的内部表示与人类视觉表示更为相似.
- 这种方法为评估DNN作为人类视觉计算模型的有效性提供了更强大的框架.
结论:
- 公平地评估深度神经网络 (DNN) 作为人类视觉模型,需要适当的培训范式.
- 对类似人类任务的DNN培训是一个有前途的策略,可以提高它们的生物可信性.
- 未来的研究应该专注于为DNN开发和实施更复杂的人类训练任务.
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