Иллюзии слуха и зрения: как искусственный интеллект «слышит» иначе, чем человек

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование сравнивает механизмы мультисенсорной интеграции в модели AV-HuBERT и человеческом восприятии, выявляя сходства и различия в обработке конфликтующих аудиовизуальных сигналов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Сравнительный анализ мультисенсорной интеграции в модели AV-HuBERT и у людей, демонстрирующий сходство в реакции на эффект МакГурка, но разницу в вариативности восприятия.

Несмотря на успехи в области искусственного интеллекта, воспроизведение тонкостей человеческого восприятия остается сложной задачей. В работе ‘Artificial Rigidities vs. Biological Noise: A Comparative Analysis of Multisensory Integration in AV-HuBERT and Human Observers’ проведено сопоставление реакции модели AV-HuBERT на аудиовизуальные конфликты (эффект МакГурка) с восприятием людей ( $\mathcal{N}=44$ ). Полученные данные свидетельствуют о поразительном сходстве в доминировании слуховой модальности у модели и человека, однако AV-HuBERT демонстрирует детерминированную склонность к фонетическому слиянию, в отличие от стохастичности, наблюдаемой у людей. Способны ли современные самообучающиеся архитектуры полностью имитировать нейронную изменчивость, лежащую в основе человеческого речевосприятия?

Иллюзия Речи: Как Мозг Объединяет Звук и Визуальные Образы

Человек воспринимает речь не как сумму звуков и визуальных образов, а как единый, целостный поток информации. Этот процесс интеграции слуховых и зрительных сигналов происходит практически мгновенно и подсознательно, позволяя легко понимать речь даже в шумной обстановке или при нечеткой артикуляции. Однако, несмотря на кажущуюся простоту, воспроизвести эту способность в вычислительных моделях оказывается крайне сложной задачей. Современные алгоритмы распознавания речи часто испытывают трудности в ситуациях, когда визуальная информация противоречит слуховой, в то время как человек легко разрешает подобные конфликты, опираясь на сложные нейронные механизмы и контекстуальные подсказки. Понимание принципов этой интеграции является ключевым шагом к созданию искусственного интеллекта, способного к действительно естественному восприятию и пониманию речи.

Мозг не осуществляет простое усреднение поступающих сенсорных сигналов, а активно разрешает возникающие конфликты и расставляет приоритеты, что проявляется в таких феноменах, как эффект МакГурка. В этом эффекте, визуальная информация о движении губ, не совпадающая со слышимым звуком, изменяет восприятие речи, заставляя человека «слышать» иной звук. Этот процесс демонстрирует, что мозг не пассивно принимает сенсорные данные, а динамически интегрирует их, используя визуальную информацию для уточнения или даже коррекции слухового восприятия. Исследования показывают, что приоритет отдается более надежному или доминирующему сигналу, а также контексту и предыдущему опыту, что позволяет мозгу создавать согласованное и осмысленное представление о происходящем, несмотря на противоречивую информацию.

Понимание механизмов интеграции слуховой и зрительной информации при восприятии речи имеет решающее значение для создания действительно надежных и естественных систем автоматического распознавания речи. Современные технологии часто сталкиваются с трудностями в шумной обстановке или при нечеткой дикции, в то время как человеческий мозг легко справляется с этими проблемами, используя визуальные подсказки — движения губ, выражение лица — для уточнения звуковой информации. Изучение того, как мозг разрешает конфликты между слуховыми и зрительными сигналами, позволяет разрабатывать алгоритмы, способные к более гибкой и адаптивной обработке речи, приближая их к человеческому уровню понимания и обеспечивая более точное распознавание даже в сложных условиях. Разработка таких систем имеет потенциал для значительного улучшения взаимодействия человека и машины, особенно в областях, требующих голосового управления и коммуникации.

AV-HuBERT: Модель, Подражающая Динамике Мозга

AV-HuBERT представляет собой передовую модель распознавания речи по аудиовизуальным данным, разработанную для изучения принципов мультисенсорной интеграции. Данная модель использует как аудио-, так и видеопотоки для повышения точности распознавания речи, что особенно важно в условиях шума или нечеткой дикции. В отличие от традиционных систем, AV-HuBERT стремится моделировать процесс интеграции сенсорной информации, аналогичный происходящему в мозге человека, что позволяет ей эффективно объединять данные из разных источников. Высокая производительность модели достигается за счет применения самообучения и архитектуры Transformer, позволяющих извлекать значимые признаки из входных данных.

Модель AV-HuBERT использует возможности самообучения (self-supervised learning) для извлечения информативных представлений из аудио- и видеопотоков. Самообучение позволяет модели обучаться на больших объемах неразмеченных данных, выявляя внутренние закономерности в сигналах речи. В основе архитектуры AV-HuBERT лежит Transformer — нейронная сеть, эффективно обрабатывающая последовательности данных и устанавливающая взаимосвязи между различными элементами входных потоков. Комбинирование самообучения и архитектуры Transformer позволяет модели формировать устойчивые и контекстуально значимые представления, необходимые для распознавания речи и анализа мультисенсорной информации.

В отличие от предшествующих моделей автоматического распознавания речи, использующих статическое или простое суммирование аудио- и видеоданных, AV-HuBERT стремится к моделированию динамического взвешивания сенсорных входов, характерного для работы мозга. Это достигается за счет архитектуры, способной изменять степень влияния аудио- и видеопотоков на основе контекста и текущей информации, что позволяет модели более эффективно обрабатывать зашумленные данные или ситуации, когда один из каналов восприятия ограничен. Фактически, AV-HuBERT не просто объединяет информацию, а учится оценивать релевантность каждого сенсорного входа в конкретный момент времени, подобно тому, как мозг приоритезирует различные сенсорные сигналы для формирования целостного восприятия.

Наблюдение Перцептивных Эффектов в Выходных Данных AV-HuBERT

Эксперименты с AV-HuBERT демонстрируют проявление перцептивных эффектов, аналогичных наблюдаемым у людей. В частности, модель воспроизводит феномены слияния (Fusion Response), когда аудиовизуальные стимулы объединяются в единое восприятие, доминирование слуха (Auditory Dominance), при котором слуховая информация превалирует над визуальной, и визуальный захват (Visual Capture), когда визуальные стимулы влияют на слуховое восприятие. Эти результаты указывают на способность модели обрабатывать мультимодальные данные способом, соответствующим человеческому восприятию, что открывает перспективы для разработки более реалистичных и интуитивно понятных систем искусственного интеллекта.

Эксперименты с AV-HuBERT показали, что при восприятии конфликтующих аудиовизуальных стимулов модель демонстрирует частоту слияния (fusion rate) в 68.0%. Этот показатель тесно коррелирует с частотой слияния, наблюдаемой у людей — 47.7%. Данное соответствие указывает на способность модели воспроизводить перцептивные эффекты, схожие с человеческим восприятием, при разрешении противоречивой мультисенсорной информации. Высокая степень совпадения между моделью и человеком позволяет использовать AV-HuBERT в качестве инструмента для изучения механизмов мультисенсорной интеграции.

В экспериментах с AV-HuBERT наблюдалось явление аудиторного доминирования в 32.0% случаев, что сопоставимо с показателем 31.8%, зарегистрированным в исследованиях человеческого восприятия. При этом, модель демонстрирует высокую степень уверенности — 82% — в ответах, соответствующих слиянию аудиовизуальных стимулов и приводящих к восприятию звука /da/. Данный результат указывает на способность модели обрабатывать конфликтующие аудиовизуальные сигналы подобно человеку, отдавая приоритет звуковой информации в определенных условиях.

Раскрытие Стратегии Мозга для Мультисенсорного Слияния

Результаты, полученные в рамках AV-HuBERT, подтверждают положения, заложенные в байесовских моделях и моделях причинно-следственного вывода, которые объясняют механизмы разрешения конфликтов между аудиовизуальной информацией. Эти модели предполагают, что мозг не просто суммирует поступающие сенсорные сигналы, а активно оценивает согласованность источника и взвешивает входные данные на основе их достоверности. В частности, система AV-HuBERT демонстрирует способность выявлять и учитывать несоответствия между визуальной артикуляцией и звуковым сигналом, подобно тому, как это происходит в человеческом мозге при восприятии речи в шумной обстановке. Такое согласование позволяет эффективно отфильтровывать помехи и обеспечивать более точное распознавание речи, даже при наличии противоречивой информации, поступающей от различных органов чувств.

Исследования показывают, что мозг не просто суммирует поступающие зрительные и слуховые сигналы, а активно оценивает их согласованность и происхождение. Вместо пассивного объединения, происходит сложный процесс вывода, в ходе которого мозг определяет, насколько вероятно, что оба сигнала исходят от одного и того же источника. При этом, каждому сигналу присваивается вес, пропорциональный его надежности — более четкие и уверенные сигналы оказывают большее влияние на итоговое восприятие. Этот механизм позволяет мозгу эффективно разрешать противоречия между органами чувств, например, когда визуальная информация не совпадает со звуковой, и формировать целостное и правдоподобное представление об окружающем мире. В результате, восприятие становится не просто суммой ощущений, а результатом сложного процесса активного вывода и оценки достоверности поступающих данных.

Изучение принципов, лежащих в основе мультисенсорной интеграции, позволяет существенно усовершенствовать модель AV-HuBERT и создавать более надежные системы автоматического распознавания речи, использующие как аудио, так и видеоинформацию. Разработчики стремятся к тому, чтобы эти системы не просто комбинировали сигналы, но и активно оценивали их согласованность и надежность, подобно тому, как это делает человеческий мозг. Такой подход, основанный на принципах байесовского вывода и причинно-следственного моделирования, открывает путь к созданию систем, способных эффективно обрабатывать шум, искажения и противоречивую информацию, обеспечивая более точное и естественное распознавание речи в различных условиях. В результате, улучшенная модель AV-HuBERT демонстрирует потенциал для значительного прогресса в области человеко-машинного взаимодействия и создания интеллектуальных систем.

Исследование демонстрирует, что модель AV-HuBERT, имитируя эффект МакГурка, проявляет признаки мультисенсорной интеграции, но в её основе лежит жёсткость, отсутствующая в биологических системах. Подобно тому, как структура определяет поведение, алгоритмическая чёткость AV-HuBERT контрастирует с присущей человеку стохастичностью восприятия. Г.Х. Харди отмечал: «Математика — это наука о том, что можно сделать, а не о том, что уже сделано». Это высказывание отражает суть данной работы: модель демонстрирует возможность воспроизведения определённых аспектов человеческого слуха, однако ей не хватает гибкости и адаптивности, свойственных реальным биологическим системам, что подчеркивает разницу между искусственным и естественным интеллектом.

Куда двигаться дальше?

Представленное исследование выявило любопытную параллель между искусственным интеллектом и биологическим восприятием — способность модели AV-HuBERT к “эффекту МакГёрка”. Однако, эта схожесть, как часто бывает, обнажает более глубокие различия. Искусственные системы демонстрируют впечатляющую, но стерильную точность, лишенную той внутренней изменчивости, которая является неотъемлемой частью человеческого опыта. Все ломается по границам ответственности — если не учитывать стохастичность биологических процессов, система неизбежно столкнется с ограничениями в сложных, непредсказуемых условиях.

Перспективы дальнейших исследований очевидны: необходимо углубиться в моделирование не только что воспринимается, но и как воспринимается. Вместо стремления к идеальной точности, стоит обратить внимание на внедрение контролируемого “шума” — элементов случайности, имитирующих естественную вариабельность нейронных сетей. Необходимо понимать, что структура определяет поведение, и только учитывая хаотичность и изменчивость биологических систем, можно создавать искусственный интеллект, способный к истинному адаптивному восприятию.

В конечном счете, задача заключается не в создании точной копии человеческого мозга, а в разработке принципиально новых подходов к мультисенсорной интеграции, вдохновленных, но не скованных биологическими ограничениями. Иначе, мы рискуем создать лишь сложную имитацию, лишенную той гибкости и устойчивости, которые позволяют человеку ориентироваться в постоянно меняющемся мире.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15869.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-23 20:15