ชัยภัทร ชุณหรัศมิ์ เรื่อง

กฤตพร โทจันทร์ ภาพประกอบ

 

1

 

ไมค์ เมย์ เริ่มฝึกเล่นสกีตอนอายุ 27 ปี  ประมาณ 7 ปีหลังจากนั้นเขาทำสถิติสกีลงเขาด้วยความเร็วเกิน 100 กิโลเมตรต่อชั่วโมง ถึงจะไม่ใช่ความเร็วที่เร็วที่สุดในโลกแต่นี่ไม่ใช่การเล่นสกีธรรมดา แต่เป็นความเร็วของการเล่นสกีโดยไม่ต้องมองเห็นที่เร็วที่สุดในโลก ณ ขณะนั้น

เปล่า เขาไม่ได้หลับตา, ไมค์ เมย์ เป็นคนตาบอด

 

ตอนไมค์อายุ 3 ขวบ เขาทำขวดบรรจุสารเคมีหล่นจนเกิดอุบัติเหตุสารเคมีระเบิด แรงระเบิดดันร่างน้อยๆ ของเขาปลิวไปไกล เขารับการรักษาตัวในโรงพยาบาลกว่า 6  เดือน ทุกอย่างเริ่มดีขึ้นเว้นแต่ว่าความเป็นกรด-ด่างของสารเคมีทำลายกระจกตาและพรากการมองเห็นของเขาไปอย่างสิ้นเชิง

แม้ว่าตาของเขาบอดสนิทแต่เขาก็เป็นหลักฐานว่า ความพิการไม่ได้เป็นอุปสรรคในการทำสิ่งที่มหัศจรรย์ เขากลายเป็นตัวแทนและเป็นผู้ร่วมผลักดันให้กิจกรรมเกี่ยวกับการกีฬาเพื่อผู้พิการทางสายตาแพร่หลายมากขึ้น รวมทั้งเปิดบริษัททำ GPS application สำหรับนำทางโดยไม่ต้องใช้สายตา

เขากลายเป็นคนที่ประสบความสำเร็จอย่างสูง เขาพบรักกับภรรยาที่สกีรีสอร์ท แต่งงาน มีลูกชายด้วยกันสองคน มีคนเคยถามเขาว่า “ถ้าให้เลือกระหว่างกลับมามองเห็นได้เหมือนเดิมกับได้ไปเยือนดวงจันทร์ คุณจะเลือกอะไร”

“ไปดวงจันทร์สิ — ใครๆ ก็มองเห็น แต่ไม่ใช่ทุกคนได้ไปดวงจันทร์ซะเมื่อไร” เขาตอบ

 

แต่ที่คนมักจดจำ กลับไม่ใช่เรื่องราวชีวิตอันสวยงามของไมค์ เมย์ ชายตาบอดที่เป็นทั้งนักเล่นสกี นักธุรกิจผู้ประสบความสำเร็จทั้งหมดที่ว่ามาก่อนหน้า แต่กลับเป็นไมค์ เมย์ ชายตาบอดอายุ 47 ปี ที่ตัดสินใจเข้ารับการผ่าตัดเปลี่ยนกระจกตา

 

คุณหมอแดน กู้ดแมน เป็นผู้เสนอให้ไมค์ผ่าตัดเปลี่ยนกระจกตาด้วยเทคโนโลยีใหม่ จนถึงขณะนั้นเคยมีคนไข้ได้รับการรักษาด้วยวิธีนี้แค่สองคน และเขาก็ไม่มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จหรือไม่

โอกาสคือ 50-50 คุณหมอบอก

ไมค์ตอบตกลง

 

หนึ่งวันหลังการผ่าตัด ไมค์กลับไปพบแพทย์ตามนัด คุณหมอบอกเขาว่าจะขอเปิดผ้าพันแผลเพื่อตรวจสอบแผลผ่าตัดสักหน่อย ส่วนเรื่องการมองเห็นเขาคาดว่าคงต้องใช้เวลาสักสองสามสัปดาห์ถึงจะเห็นผล หมอแดนพูดดักไว้ก่อนเลยว่า ไม่ต้องตกใจหรือเสียกำลังใจนะ ถ้ายังไม่รู้สึกว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลง

แม้คุณหมอจะพูดไว้ก่อนแบบนั้น แต่พอคลายผ้าพันแผลออกจนหมด ไมค์ก็อดตกใจไม่ได้

ไม่ใช่เพราะเขามองไม่เห็น — แต่เป็นตรงกันข้าม

หลังจาก 44 ปีแห่งความมืด นี่คือครั้งแรกที่เขาเห็นแสงสว่าง

 

กระจกตา คือ ส่วนแรกสุดที่รับแสงเข้าสู่ข้างในลูกตา เมื่อกระจกตาเสียหาย แสงจากภายนอกก็ไม่สามารถเข้าถึงเซลล์รับแสงที่อยู่บนจอประสาทตาได้ ดังนั้นเมื่อเปลี่ยนกระจกตาใหม่ แสงจากภายนอกนำข้อมูลเข้าสู่ในตาได้ เมื่อข้อมูลไปสู่สมองได้ ทุกอย่างก็ควรจะจบด้วยดี

ไมค์ เมย์ ชายผู้กลับมามองเห็นหลังจากสูญเสียการมองเห็นถึง 44 ปี

ยกเว้นเสียแต่ว่า เรื่องมันจะไม่ได้ง่ายดายแบบนั้น

 

2

 

ความฝันหนึ่งของนักวิทยาศาสตร์คือการสร้างโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทำงานได้ดีเท่ากับหรือดียิ่งกว่ามนุษย์ แต่มนุษย์นั้นช่างซับซ้อน ความสามารถก็มีหลายหลาก ถ้าหากจะเริ่มก็ควรจะเริ่มต้นจากโจทย์ที่ง่ายไปหายาก

เมื่อราว 60 ปีก่อน เราจึงเริ่มมีสาขาที่เรียกว่า computer vision ซึ่งมีเป้าหมายในการสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถบอกได้ว่าภาพภาพหนึ่งมีความหมายอะไรอยู่ในนั้นบ้าง อย่างน้อยก็น่าจะง่ายกว่าสอนให้คอมพิวเตอร์เล่นหมากรุก หรือวางแผนที่มีความซับซ้อน

การมองเห็นจะยากอะไร เมื่อรับข้อมูลเข้ามาอย่างไรก็เห็นอย่างนั้น มนุษย์มีตา คอมพิวเตอร์มีกล้องบันทึกภาพ มนุษย์มีสมอง คอมพิวเตอร์มีศูนย์ประมวลผล ถ้าได้ข้อมูลมาครบถ้วนแล้ว เราก็แค่สอนให้คอมพิวเตอร์แปลความตามข้อมูลที่มีอยู่ ตรงไปตรงมาเสียนี่กระไร

กว่า 60 ปีที่ผ่านมา วิทยาการพัฒนาก้าวรุดไปอย่างรวดเร็ว เป้าหมายสำคัญคือการ ‘สอน’ ให้สมองกลสามารถ ‘เรียนรู้’ ที่จะ ‘เข้าใจ’ แทนการ ‘จดจำ’ ตัวอย่าง (คือ ไม่เพียงแค่จำได้ว่าภาพที่เคยเห็นนี้คืออะไร แต่ยังมีความสามารถที่จะเข้าใจสิ่งที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้) ยิ่งในช่วงหลังที่มีการสร้างแบบจำลองที่มีแรงบันดาลใจจากเครือข่ายของสมอง (neural network) ประกอบกับการสร้างฐานข้อมูลมหาศาลขึ้นมาเพื่อช่วยสอน ความแม่นยำของการทำนายก็เพิ่มมากขึ้น

ถ้าใครเคยลองเห็น ‘คำตอบ’ ของสมองกลเหล่านี้ก็จะพบว่าทำได้ค่อนข้างน่าประทับใจ เช่นบนภาพภาพหนึ่ง สมองกลสามารถบอกได้ว่า บนโต๊ะมีดอกไม้ ขวดน้ำ แก้วน้ำ และอื่นๆ แถมยังบอกได้อีกว่าไม่ใช่แก้วน้ำธรรมดานะ ในนั้นมีน้ำแข็งกับมะนาวด้วย!

 

 

 

 

ที่น่าฉงน คือต่อให้ดีเพียงใด ก็จะมีบางภาพที่เจ้าสมองเทียมตอบผิดไปอย่างน่าขำ ทั้งๆ ที่ถ้าไปถามเด็กน้อย เด็กๆ คงจะตอบถูกทันทีแบบไม่ต้องคิดเลย

 

 

วิธีพิสูจน์ว่าสมองกล ‘เข้าใจ’ จริงๆ หรือไม่ วิธีหนึ่งก็คือลองดูว่าถ้าข้อมูลเปลี่ยนไปเพียงเล็กน้อย จะยังให้คำตอบที่ถูกต้องหรือไม่ (จริงๆในคนก็เหมือนกันนี่แหละ) นักวิทยาศาสตร์พบว่า ถ้าเขาเติม ‘ข้อมูลขยะ’ (noise) บางชนิดเข้าไปในภาพ จะสามารถลวงให้สมองกลตอบผิด (ทั้งๆ ที่มันมั่นใจในคำตอบด้วย) ที่ชัดเจนที่สุดคือแม้แต่จุดข้อมูลเพียงแค่จุดเดียวบนภาพก็เพียงพอที่จะลวงให้สมองกลสับสนได้เหมือนกัน (เรียกว่า one-pixel attack) อย่างรูปข้างล่างนี้ เป็นภาพของ เรือ ม้า กวาง แต่เมื่อเพิ่มจุดข้อมูลที่ไม่ควรอยู่ในภาพไปเพียงแค่จุดเดียวบนเป้าหมาย (อย่างเช่นจุดขาวบนด้านขวาของตัวเรือในภาพซ้ายสุด) ก็ทำให้สมองกลให้คำตอบที่ผิดพลาดได้ (เห็นภาพของเรือเป็นรถ ม้าเป็นกบ กวางเป็นเครื่องบิน กวางเป็นหมา!)

 

 

ต้องบอกอีกทีว่า สาขา computer vision นั้นแม้จะยังไม่สมบูรณ์แต่ก็ก้าวหน้าไปอย่างมาก เพียงแต่ดูเหมือนว่าการทำให้คอมพิวเตอร์มองเห็นนั้นจะไม่ได้ง่ายอย่างที่คิด ใครจะไปคิดว่าในวันที่เรามีสมองกลชื่อ DeepBlue ที่เอาชนะแชมป์หมากรุก แกรี่ แคสปารอฟ ตั้งแต่ 23 ปีก่อน และมี AlphaGo ที่เอาชนะแชมป์หมากล้อมอันดับหนึ่ง ลี  เซดอล ตั้งแต่ 4 ปีก่อน (และ AlphaZero ที่ชนะ AlphaGo อีกทีในปีต่อมา) ทั้งๆ ที่หมากล้อมคือเกมที่ซับซ้อนที่สุดในโลก มีความหลากหลายของวิธีการเดินหมากมากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาล เราก็มีสมองกลที่ชนะมนุษย์ได้มาแล้ว ทำไมการสอนให้สมองกลมองเห็นถึงยากกว่าสอนให้สมองกลเล่นหมากล้อม?

 

3

 

สาเหตุสำคัญที่ทำให้การมองเห็นเป็นเรื่องยาก เป็นเพราะข้อมูลส่วนใหญ่ที่เราได้รับมักเป็นข้อมูลที่มีความ ‘กำกวม’ ในทางตรงกันข้าม สิ่งที่เรามองเห็นกลับชัดเจนไม่กำกวม

คำถามคือ เรามองเห็นเป็นสิ่งที่ไม่กำกวม ทั้งๆ ที่ข้อมูลกำกวม หมายความว่ายังไง?

 

ลองมาดูตัวอย่างกันก่อนดีกว่าครับ

 

รถไฟขนวนนี้กำลังวิ่งเข้าหรือวิ่งออกจากสถานี?

ที่มา: https://imgur.com/gallery/TnfzrDD

 

ภาพนี้ดูเหมือนจะเป็นรูปรถไฟธรรมดา แต่คุณคิดว่ารถไฟกำลังวิ่งเข้าหรือวิ่งออกจากสถานีครับ? อย่าพึ่งรีบตอบ ลองดูดีๆ ดูนานๆ เพราะคุณอาจจะเปลี่ยนใจ

คำตอบคือ มันเป็นไปได้ทั้งคู่ครับ ด้วยข้อมูลที่มี ต่อให้สมองของคุณรับภาพไม่ผิดเพี้ยนแม้แต่น้อย แต่ด้วยตัวข้อมูลเอง บอกไม่ได้ว่ามันวิ่งเข้าหรือวิ่งออก

แต่ผมจะชวนคุณสังเกตต่อไปอีกหน่อยว่า เอาละ แม้ว่ามันจะเป็นไปได้ทั้งสองอย่าง แต่ทั้งสองอย่างไม่ได้หักล้างกัน (ไม่เข้าไม่ออก ไม่ก็ไม่ได้อยู่เฉยๆ) ​และคุณไม่ได้เห็นทั้งสองอย่างพร้อมๆ กัน (เห็นทั้งวิ่งเข้าวิ่งออกในเวลาเดียวกัน) คุณเห็นได้แค่ทีละอย่างเท่านั้น และต้องให้เวลาพอสมควรทีเดียวกว่าการมองเห็นของคุณจะ ‘สลับ’ ขั้ว

นี่คือหลักฐานสำคัญว่า สมองของเราไม่ชอบความกำกวม แม้ว่าข้อมูลจะมีโอกาส 50-50 แต่การมองเห็นไม่เป็นแบบนั้น กลับเป็น 100-0 สลับกับ 0-100 ต่างหาก

ลองมาดูอีกตัวอย่างนึงกันครับ

 

ถ้าผมบอกว่า รูปซ้าย (a.) กับ รูปขวา (b.) นี้เป็นภาพสามมิติ รูปหนึ่งเป็นเหมือนหลุมเว้าเข้าข้างใน ในขณะที่อีกรูปหนึ่งเหมือนนูนออกมา คุณเห็นว่ารูปไหนคือเว้าเข้าไป รูปไหนนูนออกมาครับ?

คนส่วนมากจะตอบว่ารูปซ้ายนูนออกมาขณะที่รูปขวาเว้าเข้าข้างใน

ในคนเดียวกัน อาจจะมีบางคนที่เห็นมันสลับกันได้ (ซ้ายเว้าเข้าขวานูนออก) แต่ก็จะเป็นส่วนน้อย ส่วนมากจะเห็นเป็นแบบแรกมากกว่า

ซึ่งผมว่าคุณคงเป็นหนึ่งในนั้น – จะลองเอาไปถามเพื่อนๆ ของคุณดูก็ได้ และบอกผมหน่อยนะครับว่าเขาเห็นเป็นยังไง 🙂

ว่าแต่… ทำไมคุณเห็นเป็นแบบนั้นนะครับ?

ถ้าลองถามแบบนี้กับคนส่วนใหญ่ เขาจะบอกว่าไม่มีเหตุผลหรอกครับ มันเห็นเป็นอย่างนั้นเอง

 

ใช่ครับ จริงๆ แล้วมันเป็นอะไรก็ได้ เพราะ a. กับ b. จริงๆ แล้วคือรูปเดียวกัน ผมแค่จับมันกลับทิศก็เท่านั้นเอง เพราะฉะนั้นแล้วมันควรจะเห็นเป็นแบบใดก็ได้ครับ ขึ้นกับว่ามองว่าแสงมาจากทิศทางไหน ถ้าแสงมาจากด้านบนก็จะมองเห็นว่าซ้ายนูนออกมา ขวาเว้าเข้าไป ถ้าเห็นว่าแสงมาจากข้างล่างก็จะเห็นกลับกัน นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าการที่คนส่วนใหญ่เห็นเป็นแบบแรกเกิดจากประสบการณ์ชีวิตของเราที่แสงสว่างมักมาจากด้านบน

 

ฟังแล้วก็ดูมีเหตุผลดี แต่ที่น่าต้องย้ำอีกสักทีก็คือ การมองเห็นนี่ไม่ใช่การใช้เหตุผลนะครับ เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่าทำไมเรามองเห็นเช่นนั้น แต่เป็นสมองของเราต่างหากที่ใช้ประสบการณ์มากำหนดการมองเห็นของเราโดยไม่รอข้อความเห็นชอบด้วยซ้ำ

ถ้าไม่เชื่อ ตอนนี้พอทราบเหตุผลแล้วลองมองรูปนั้นใหม่แล้วพยายามใช้เหตุผลเพื่อมองเห็นเป็นอีกแบบดูไหมครับ? ไม่ง่ายอย่างที่ ‘คิด’ ใช่ไหมครับ?

เพื่อพิสูจน์ต่อไปอีกว่าเป็นเพราะสมองใช้กฎของการที่แสงมักมาจากเบื้องบน ลองดูรูปด้านล่างนี้ดูครับ อย่างแรกคือ เราไม่ได้มองเห็นว่ามันนูนหรือเว้าในทันที แต่พอเรามองเห็นว่า เราจะเห็นว่า บางทีเราจะเห็นเป็น รูปบนเว้า-รูปล่างนูน สลับกับ รูปบนนูน-รูปล่างเว้า ได้ง่ายกว่ารูปที่แล้วมาก

ทั้งๆ ที่รูปนี้ก็คือรูปเมื่อกี้ทั้งรูปเอามาหมุน 90^o เท่านั้นเองครับ ลองเอียงคอดูรูปนี้ดูสิครับ

 

 

อีกตัวอย่างที่ผมชอบมาก คือ การที่คนเรามองเห็นรูปของหน้ากากที่เว้าเข้าไปเป็นใบหน้าที่นูนออกมา ทั้งๆที่รู้อยู่แก่ใจว่ามันคือใบหน้าที่เว้าเข้าไป แต่ดูยังไงก็ไม่เป็นแบบนั้น นั่นก็เป็นเพราะตลอดชีวิตที่ผ่านมาเราไม่เคยเจอใครที่มีใบหน้าเว้าเข้าไปแม้แต่ครั้งเดียว (หวังว่าจะเป็นเช่นนั้นนะฮะ บรื๋ยยยย) ภาพลวงนี้มีชื่อเรียกว่า The Hollow-Face illusion โดย ศาสตราจารย์ ริชาร์ด เกร็กโกรี

 

 

ประสบการณ์ในอดีตที่มีผลต่างการมองเห็นนี้ ใช่ว่าจะต้องยาวนานเสมอไป บางครั้งอาจจะเกิดจากการเคยเห็นมาก่อนเพียงแค่ครั้งเดียว แต่มีผลทำให้การมองเห็นหลังจากนั้นเปลี่ยนไปตลอดกาล ดังตัวอย่างสองรูปด้านล่าง ซึ่งหากไม่เคยเห็นมาก่อนอาจจะต้องใช้เวลาในการมองเห็นภาพที่ซ่อนอยู่ในรูปทั้งสองนี้ แต่เมื่อได้มองเห็นแล้ว เมื่อกลับมาดูรูปทั้งสองนี้อีกที จะมองเห็นสิ่งที่ซ่อนอยู่ในทันที จะพยายามทำเป็นมองไม่เห็นยังไม่ได้เลย (ถ้าใครมองไม่เห็นภาพที่ซ่อนอยู่ ลองดูภาพเฉลยในตอนท้ายแล้วกลับมาดูภาพนี้ใหม่นะครับ)​

 

 

การที่บางสิ่งที่ควรจะกำกวมแต่เรากลับมองเห็นแบบไม่กำกวม คือหลักฐานว่า เวลาที่สมองเรารับข้อมูลใดๆ ที่มีความกำกวม สมองของเราจะพยายามสรุปให้ได้ว่าระหว่างความเป็นไปได้สองประการ (หรือมากกว่า) สิ่งใดมีโอกาสเป็นไปได้มากกว่ากว่า โดยอาศัยประสบการณ์ในอดีต โดยที่กระบวนการนี้เกิดขึ้นก่อนที่เราจะรู้ตัวเสียอีก

ถึงตรงนี้บางคนคงนึกอยากรู้ว่า แล้วเด็กทารกที่ยังไม่มีประสบการณ์ใดๆ เขามองเห็นเป็นเช่นไร

เสียดายที่คงจะเป็นไปไม่ได้ที่จะคุยเด็กทารกให้รู้เรื่อง

แต่บางที ไมค์ เมย์ อาจจะมีคำตอบ?

 

4

 

เมื่อไมค์กลับมามองเห็น เขาดื่มด่ำกับสีสันบนโลกนี้ เขาสามารถเล่นโยนและรับบอลได้เหมือนคนปกติ แสดงว่าการผ่าตัดเป็นไปด้วยดี ดวงตาของเขารับข้อมูลได้เป็นปกติ แต่ก็มีบางอย่างที่ไม่กลับมาเป็นเช่นคนปกติ เช่นว่า เขามองเห็นภาพรวมแต่ไม่เห็นรายละเอียด  เขารู้ว่าเขากำลังมองเห็นหน้าคน แต่เขาจะบอกไม่ได้ว่า หน้าใครเป็นหน้าใคร แม้กระทั่งลูกของเขาเอง

ไมค์อาจจะได้การมองเห็นกลับมาบางส่วน แต่กับส่วนของการมองเห็นที่ไม่ได้อาศัยเพียงข้อมูล แต่เป็นประสบการณ์ที่สมองต้องสั่งสมเป็นเวลานาน ไม่อาจสร้างขึ้นได้อย่างง่ายดาย ภายหลังแม้ว่าดวงตาของเราจะรับรู้ข้อมูลได้ แต่เขายังคงใช้ชีวิตโดยอาศัยผัสสะอื่นๆเป็นหลักเช่นเดียวกับก่อนการผ่าตัด การนึกคิดของเขายังคงไร้ภาพ เมื่อถามถึงวัตถุอะไรสักชิ้นหนึ่ง เขาไม่ได้จินตนาการเป็นภาพ แต่เป็นความรู้สึกเวลาได้จับหรือได้ยินเสียงของสิ่งนั้น

ไมค์ เมย์ กลายเป็นคนตาดีที่มองไม่เห็น

 

เมื่อถามว่าเขาเสียใจหรือไม่กับผลที่เกิดขึ้น เขาตอบว่าเขาตัดสินใจผ่าตัดเพราะความอยากรู้มากกว่าผลลัพธ์ และการที่เขาเป็นที่สนใจของสื่อ ทำให้เขาได้มีโอกาสที่จะสื่อสารความรู้สึกและต่อสู่ในฐานะตัวแทนของผู้พิการทางสายตา ผมไม่แน่ใจว่ามันคุ้มค่าความอยากรู้ของเขาหรือไม่ แต่แน่ใจมากๆ ว่าสิ่งที่ไมค์ เมย์ ให้กับพวกเรานั้นมหาศาล ทั้งความรู้และแรงบันดาลใจ

 

ทั้งหมดนี้บอกเราว่า การมองเห็นของคนเรานั้น ไม่ใช่เพียงแค่การรับและแปลความข้อมูล แต่เป็นการใส่ประสบการณ์ในอดีตเข้ามาช่วยในการแปลความเสมอ ที่ต้องทำเช่นนั้นก็เพราะข้อมูลที่เราได้รับมักจะไม่เพียงพอหรือขาดความชัดเจน

ผมเคยเข้าใจว่า การแปลความผ่านเลนส์ของประสบการณ์คือ อคติ เป็นสิ่งที่ไม่พึงประสงค์ควรหลีกเลี่ยง แต่ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับเรื่องพื้นๆ อย่างการมองเห็นกลับบอกผมว่า หากปราศจากอคติที่มาจากประสบการณ์แล้ว เราอาจแม้กระทั่งมองก็ยังไม่เห็น

เพราะความจริงแล้ว คนเรามองเห็นผ่านอดีตของเราเสมอ ไม่ว่าเราจะรู้ตัวหรือจะยอมรับหรือไม่ก็ตาม

 

อ่านเพิมเติม

1. https://www.afb.org/blindness-and-low-vision/using-technology/interviews-technology-pioneers/mike-may
2. Karpathy A, Fei-Fei L. Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions. InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2015 (pp. 3128-3137).
3. Xu K, Ba J, Kiros R, Cho K, Courville A, Salakhudinov R, Zemel R, Bengio Y. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. InInternational conference on machine learning 2015 Jun 1 (pp. 2048-2057).
4. Goodfellow IJ, Shlens J, Szegedy C. Explaining and harnessing adversarial examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572. 2014 Dec 20.
5. Su J, Vargas DV, Sakurai K. One pixel attack for fooling deep neural networks. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2019 Jan 4;23(5):828-41.
6. Ramachandran VS. Perception of shape from shading. Nature. 1988 Jan;331(6152):163-6.
7. Gregory RL. Knowledge in perception and illusion. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences. 1997 Aug 29;352(1358):1121-7.
8. https://deepmind.com/research/case-studies/alphago-the-story-so-far

 

 

สมอง ชัยภัทร ชุณหรัศมิ์ การมองเห็น คอมพิวเตอร์ ประสาทวิทยา วิทยาศาสตร์