원문 발췌 (English Original)

Evolutionary Generation of Visual Motion Illusions Lana Sinapayen1† and Eiji Watanabe2 1Sony Computer Science Laboratories, Kyoto Laboratory, Japan (Tel: +81-75-456-1001; E-mail: lana.sinapayen@gmail.com) 2Laboratory of Neurophysiology, National Institute for Basic Biology, Okazaki, Japan (Tel: +81-564-59-5595; E-mail: eiji@nibb.ac.jp ) Abstract: Why do we sometimes perceive static images as if they were moving? Visual motion illusions enjoy a sustained popularity, yet there is no definitive answer to the question of why they work. We present a generative model, the Evolutionary Illusion GENerator (EIGen), that creates new visual motion illusions. The structure of EIGen supports the hypothesis that illusory motion might be the result of perceiving the brain’s own predictions rather than perceiving raw visual input from the eyes. The2021 scientific motivation of this paper is to demonstrate that the perception of illusory motion could be a side effect of the predictive abilities of the brain. The philosophical motivation of this paper is to call attention to the untapped potential of “motivated failures”, ways for artificial systems to fail as biological systems fail, as a worthy outlet for Artificial Intelligence and ArtificialDec Life research. 25 Keywords: Artificial Perception, Visual Illusions, Illusory Motion, Artificial Intelligence, Neural Network 1. INTRODUCTION ate data processing makes our perceptual system especially prone to errors of perception that are difficult to control or The human perceptual system falls into the category of correct. “complex systems”, where many parameters influence each Illusions are some of the most spectacular, widespread, other in ways that are difficult to disentangle. Complex sys-[cs.NE] and enjoyable perceptual failures. Among the many exist- tems can fail in ways that are exceptionally rich in infor- ing definitions of “illusion”, this paper uses the following: mation, and studying these failures teaches us more about an illusion is a perception that not only misrepresents real- those systems than we would…

발췌문 번역 (Korean Translation)

시각적 모션 환상의 진화 적 생성라나시나 파이 젠 1 † 및 eiji watanabe2 1Sony 컴퓨터 과학 실험실, 교토 실험실, 일본 +81-564-59-5595; 전자 메일; 시각적 모션 환상은 지속적인 인기를 누리지 만, 왜 작동하는지에 대한 문제에 대한 명확한 대답은 없습니다. 우리는 새로운 시각적 모션 환상을 생성하는 발전 모델 인 Eigen (Evolutionary Illusion Generator)을 제시합니다. 고유의 구조는 환상적인 움직임이 눈으로부터 원시 시각적 입력을 인식하기보다는 뇌 자신의 예측을 인식 한 결과 일 수 있다는 가설을지지합니다. 이 논문의 과학적 동기는 환상 운동에 대한 인식이 뇌의 예측 능력의 부작용이 될 수 있음을 입증하는 것이다. 이 논문의 철학적 동기는 인공 지능과 인공 생활 연구를위한 합당한 출구로서 생물학적 시스템이 실패함에 따라 인공 시스템이 실패하는 방법,“동기 실패”의 잠재력에주의를 기울이는 것입니다. 25 키워드 : 인공 지각, 시각적 환상, 환상적인 움직임, 인공 지능, 신경망 1. 소개 데이터 처리는 지각 시스템이 특히 제어에 어려운 인식의 오류가 발생하거나 인간 지각 시스템이 올바른 범주로 떨어집니다. 많은 매개 변수가 각각의 환상에 영향을 미치는 “복잡한 시스템”은 가장 화려하고 광범위하며 다른 방법으로 분리하기가 어렵습니다. 복잡한 sys- [cs.ne] 및 즐거운 지각 실패. 많은 기존의 사람들 중“환상”의 정의가 매우 풍부한 방식으로 실패 할 수있는이 논문은 다음을 사용합니다. Mation, 이러한 실패를 연구하면 환상에 대해 더 많은 것을 가르쳐줍니다.