Программу научили описывать текстом сюжет фотоснимков

Автоматически созданная подпись: «Человек тянется вверх за открытым зонтиком».Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org

Ученые из Стэнфордского университета создали программу, которая способна описывать содержание фотографий связными предложениями. В качестве исходных данных требуется только изображение, а на выходе алгоритм выдает текст, например «Мужчина в черной футболке играет на гитаре». Описание работы приводится в препринте на arXiv.org (последняя редакция манускрипта была добавлена 14 апреля, однако СМИ обратили на него внимание только сейчас).

Ученые разбили задачу на две стадии. Сперва подпрограмму учили находить на фотографиях участки, соответствующие словам из уже созданного текстового описания. После этого другую подпрограмму обучали подбирать описательные слова к разным регионам фотографии и затем объединять их в предложения.

Для реализации обоих стадий алгоритма ученые использовали искусственные нейронные сети. Их обучали на подборках фотографий Flickr8K, Flickr30K и MSCOCO, в которых почти 150000 снимков были подписаны при помощи краудсорсинговой платформы Amazon Mechanical Turk.

После обучения нейронных сетей авторы тестировали работу алгоритма на фотографиях, которых не было в тренировочной базе. Результаты эксперимента ученые сравнивали с аналогичными программами. В качестве критериев использовалась степень соответствия с подписями, которые были созданы людьми.

   

 «Девочка стоит рядом со столом держа зубную щетку
 зубную пасту и машинку Lego».
 

«Две молодые девушки обнимаются одна одета
 в велошлем с велосипедистами на фоне».
 

 Автоматическая подпись: «Две молодые девушки обнимаются одна одета в велошлем с велосипедистами на фоне». Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org
2/2 Оказалось, что новая программа показала лучшие результаты по всем использованным критериям. Авторы также выложили большую базу результатов в открытый доступ и предложили всем желающим убедиться в качестве работы алгоритма.

Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий текст или теги оттуда. Алгоритм из новой работы оказался более эффективен.

Недостаток сна заставил людей видеть кругом врагов

Кадр из фильма «Машинист»Фотография: «El maquinista» / Filmax Group

Нейробиологи из Калифорнийского университета в Беркли установили, что недостаток парадоксального сна искажает восприятие лицевой экспрессии, эмоций и намерений. Страдающие недосыпом люди не могут должным образом отличить нейтральное или доброжелательное лицо от угрожающего и склонны чаще интерпретировать то или иное мимическое выражение эмоций как опасное. Работа опубликована в Journal of Neuroscience.

В эксперименте участвовали 18 здоровых молодых взрослых людей. Каждый испытуемый должен был дважды ранжировать набор из 70 фотографий людей с различной лицевой экспрессией. В первый раз после нормального полноценного ночного сна и второй раз после 24 часов бодрствования. Все лица необходимо было поделить на три группы: доброжелательные, нейтральные, угрожающие.

Во время сна на протяжении всей ночи у испытуемых снимали электроэнцефалограмму, записывая мозговую активность и отслеживая количество и длительность разных стадий сна. По ходу демонстрации и классификации фотографий ученые регистрировали деятельность головного мозга с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Параллельно также фиксировалась частота сердечных сокращений (ЧСС).

Выяснилось, что после недосыпания способность верно интерпретировать те или иные выражения лица значительно ухудшается. Испытуемые склонны гораздо чаще воспринимать нейтральные и даже дружелюбные лица как угрожающие. Данные фМРТ и ЧСС показали, что это происходит из-за рассогласования деятельности между центральными структурами, отвечающими за распознавание эмоций (островковой доли, передней поясной коры и миндалевидного тела) и периферическими – вегетативной нервной системой. Это рассогласование приводит как к неадекватным реакциям вегетативной нервной системы (типа повышения ЧСС при демонстрации нейтрального лица), так и к неверной интерпретации мозгом такого рода возбуждения как признака опасности. 

Ученые также обнаружили, что не столько сон как таковой, сколько количество и продолжительность фаз парадоксального сна (быстрых движений глаз), в которых, по общему мнению, люди видят сновидения, коррелирует с точностью опознания лицевой экспрессии. Ранее уже было показано, что парадоксальный сон также снижает уровень гормонов стресса и облегчает болезненные воспоминания.

Результаты работы ученых особенно важны для выработки практических рекомендаций для профессионалов, которые одновременно подвержены недосыпанию и чья работа связана с возможностью применения оружия – полицейскими, военными и иными представителями силовых структур, так как в случае недосыпания они могут переоценить угрозу и превысить пределы необходимого воздействия.

Обнаружено еще одно отклонение от Стандартной модели

Редкий распад Bs→φμμ, в котором коллаборация LHCb обнаружила отклонение от Стандартной модели.

Новый анализ редкого распада Bs-мезона подтвердил и даже усилил подозревавшуюся раньше несостыковку со Стандартной моделью. Это еще один пункт в растущем списке таких отклонений по результатам работы коллайдера, что намекает на возможное скорее открытие Новой физики. Результат был получен коллаборацией LHCb и представлен в ее недавнем препринте arXiv:1506.08777, также его разбор можно прочитать на «Элементах».


Главной научной задачей Большого адронного коллайдера во время нового сеанса работы LHC Run 2 станет поиск Новой физики — теории, которая должна придти на смену господствовавшей полвека Стандартной модели. Во время первого сеанса, LHC Run 1, физики выполнили сотни анализов данных в поисках отклонений от Стандартной модели, однако ни одного достоверного расхождения пока не найдено. Тем не менее, кое-какие отличия имеются, и по мере того, как исследовательские группы обрабатывают данные, этот список пополняется.

Коллаборация LHCb, которая на днях выдала сенсационное сообщение об открытии пентакварка, недавно представила еще один результат, не вписывающийся в Стандартную модель. Так же, как и в истории с пентакварков, речь идет про распады прелестных адронов и поиск в них отклонений от стандартных ожиданий. В этом конкретном случае изучался редкий распад Bs-мезонов на φ-мезон и мюон-антимюонную пару (вверху). Во время этого распада происходит редкий кварковый процесс — превращение b-кварка в s-кварк. Это кварки с одинаковым зарядом, а в Стандартной модели такое превращение очень затруднено. Зато оно прекрасно идет во многих моделях Новой физики, что открывает прямую дорогу к их проверке.

Физики уже давно изучают процессы такого типа. Более того, два года назад та же коллаборация LHCb начала подозревать, что в этом, а также в другом, похожем распаде, не все сходится с предсказаниями Стандартной модели. Однако тогда, в 2013 году, была обработана лишь треть всей накопленной статистики. Поэтому физики давно ждали от LHCb окончательного отчета об изучении этого распада на основе всего набранного объема данных.

Две недели назад эти результаты, наконец, появились. Среди многочисленные величин, измеренных в этом распаде, особенный интерес представляет распределение по инвариантной массе мюонной пары (ниже). Опять же, по аналогии с пентакварковым анализом, здесь исходная частица распадается на три дочерних частицы, и это позволяет строить распределения по инвариантной массе любой пары.









Распределение числа событий распада Bs→φμμ по величине q2 — инвариантной массе мюонной пары. Точки с погрешностями — экспериментальные данные, синие области — предсказание Стандартной модели вместе со своими неопределенностями. Изображение: LHCb/CERN, arXiv:1506.08777.

Новые данные подтверждают аномалию двухлетней давности; более того, она даже слегка усилилась. В области небольших инвариантных масс по-прежнему наблюдается существенная нехватка числа событий по сравнению с предсказаниями Стандартной модели. Статистическая значимость расхождения сейчас составляет 3,5 стандартных отклонений, что, хотя и не тянет на полноправное открытие, заставляет относиться к наблюдению очень серьезно. Добавим, что по сравнению с 2013 годом теоретические расчеты стали более точными и проработанными; пытаться списать обнаруженное расхождение на какой-то неучтенный адронный эффект теперь будет затруднительно.

Что касается теоретической интерпретации обнаруженной аномалии, то ничего определенного здесь пока сказать нельзя. Ясно лишь, что это не может быть какой-то новой частицей, по аналогии с пентакварком в прошлом анализе. Мюонная пара — это не адроны, их спектр изучен вдоль и поперек, никаких новых легких частиц там в принципе быть не может. Кроме того, в отличие от пентакварковой истории, тут отклонение в отрицательную сторону — не превышение, а недостача событий. Это значит, что здесь наблюдается какой-то более тонкий эффект, связанный с интерференцией разных механизмов распада. Так или иначе, слово теперь за теоретиками, которые должны объяснить его в рамках тех или иных предположений.