Maskininlärningsexperter vid MIT har skapat Norman, ett neuralt nätverk inspirerat av Hitchcocks splittrade psykopat Norman Bates, en karaktär i romanen av Robert Bloch och Alfred Hitchcocks film med samma namn, Psycho. Lyckligtvis är den enda funktionen hos ett neuralt nätverk att analysera Rorschach-fläckar. Utvecklarna hävdar att projektets enda syfte är att visa hur träningsprover kan påverka artificiell intelligens.
Själva Rorschach-testet uppfanns i början av förra seklet av den schweiziska psykiateren Hermann Rorschach. Dess väsen ligger i att se tio bilder, som visar symmetriska fläckar. Patienten som genomgår testet kommer att förlåtas att tolka var och en av dem genom att prata om den första föreningen som kom upp i sinnet. Rorschach och hans anhängare trodde att det med hjälp av detta test är möjligt att bestämma det mentala tillståndet hos en person, eftersom alla som lider av denna eller den psykiska störningen reagerar annorlunda på blottens former och färger och ser helt olika former och bilder i dem. Den verkliga effektiviteten av denna metod har ännu inte bekräftats, men detta hindrar inte att den används i psykiatrisk praxis runt om i världen.
Pinar Yanardag och hans kollegor vid Massachusetts Institute of Technology antog också Rorschach-testet, som blev grunden för ett nytt neuralt nätverk som skapades med hjälp av djupa inlärningsmetoder. Som bas för ett tematiskt urval använde forskarna beskrivningar av bilder från temasamhället på Reddit om att prata om döden: av etiska skäl heter utvecklarna inte det.
Baserat på insamlad data utbildades neuronnätverket för att analysera och tolka Rorschach-fläckar. Svaren från det neurala nätverket jämfördes sedan med de svar som producerades av det neurala nätverket som tränades i MsCOCO-datasetet som samlats för bildigenkänning. Intressant nog var resultaten mycket olika. Ett neuralt nätverk utbildat på en standarddataset såg en "vas av blommor" i fläckarna, och Norman såg en "sköt man".
Norman är ett ganska enkelt neuralt nätverk och har få funktioner. Dess enda praktiska tillämpning kan vara datordiagnostik av svar från riktiga människor på Rorschach-testet. Faktum är att utvecklarna ville visa hur artificiell intelligens kan vara partisk beroende på träningsprovet.
Nikolay Khizhnyak
