Современные модели искусственного интеллекта (ИИ) уже способны генерировать компьютерный код и помогать в открытии новых лекарств. Но когда дело доходит до распознавания простых объектов, им все еще далеко до маленьких мышей.
Зрение мыши, отточенное за миллионы лет эволюции, по-прежнему более эффективно, чем самые мощные современные системы распознавания изображений на основе искусственного интеллекта. Фото: Университет Дикина
Такой вывод сделан в исследовании, опубликованном в журнале Patterns , в котором исследователи из Высшей международной школы передовых исследований (SISSA) в Италии попросили модель распознавания изображений с помощью искусственного интеллекта попытаться воспроизвести способность мыши распознавать повернутые, измененные размеры, и частично скрытые объекты.
Зрение мыши более «эффективно и адаптивно», чем у искусственного интеллекта
Модель ИИ в конечном итоге смогла догнать мышь по возможностям обработки изображений, но только после того, как ей потребовалось все больше ресурсов и вычислительной мощности.
Распознавание объекта в его исходном положении было простым как для ИИ, так и для мыши, но когда объект трансформировался по-разному, исследователям приходилось повышать производительность модели ИИ, чтобы не отставать от мыши.
Ученые утверждают, что их выводы показывают, что зрение мышей, отточенное за миллионы лет эволюции, по-прежнему более эффективно, чем самые мощные современные системы визуального распознавания.
Зрение мышей отличается от человеческого по нескольким важным параметрам. Во-первых, как и у многих других млекопитающих, глаза у мышей расположены по бокам головы, что обеспечивает им более широкое поле зрения — естественное преимущество для обнаружения и избегания хищников.
В частности, предыдущие исследования показали, что глаза мышей могут двигаться в противоположных направлениях в зависимости от того, как они наклоняют голову. Из-за этого они кажутся «косоглазыми», когда опускают голову.
В ходе эксперимента мышей обучали распознавать объекты на экране, получая за это вознаграждение. Когда они правильно идентифицируют целевой объект, они активируют датчик прикосновения.
Чтобы сравнить эту способность с искусственным интеллектом, исследователи SISSA создали сверточную нейронную сеть (CNN). Это продвинутая модель глубокого обучения, считающаяся одной из лучших систем искусственного интеллекта для распознавания изображений. Он частично смоделирован по образцу зрительной коры млекопитающих.
Искусственному интеллекту еще многому предстоит научиться
Модель CNN использует классификатор для распознавания объектов. Самый базовый класс может обрабатывать и определять простые характеристики, такие как контуры и контраст. Для распознавания более сложных изображений добавляются дополнительные слои. Каждый дополнительный слой требует дополнительных ресурсов и вычислительной мощности, аналогично тому, как чем больше слоев в лазанье, тем больше ингредиентов ей нужно.
Затем эту модель CNN попросили воспроизвести способность мыши распознавать объекты в различных условиях. При распознавании объекта, который не заслонен и находится в нормальном положении, и мышь, и ИИ справляются хорошо. Затем ИИ нужно будет использовать только свой первый уровень.
Но когда объект поворачивается или изменяет свой размер, CNN требуется больше слоев и ресурсов для правильной работы. Между тем, мыши по-прежнему способны стабильно распознавать объекты, даже если они частично скрыты, а ИИ с этим сталкивается с трудностями.
Исследователи пришли к выводу, что зрение мыши, по-видимому, более гибкое и адаптивное, чем система визуального распознавания ИИ.
Исследование зрения мышей напоминает о том, что мощные модели искусственного интеллекта действительно впечатляют при выполнении некоторых конкретных задач, но они все еще не лишены ограничений.
В конце прошлого года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман опубликовал статью, в которой утверждал, что мир может достичь сверхразума в течение «нескольких тысяч дней». Миллиардер Илон Маск также заявил, что сверхразумный ИИ может появиться в 2025 году.
Но что на самом деле означают эти вехи? Действительно, большие языковые модели искусственного интеллекта превзошли некоторых людей на стандартизированных экзаменах по медицине и праву. Однако ИИ пока не может ставить официальные медицинские диагнозы без наблюдения врача, а юристы, использующие документы, созданные ИИ, были оштрафованы за содержание ложной информации.
Кроме того, усовершенствованные системы искусственного интеллекта, используемые в двуногих роботах, часто испытывают трудности с поддержанием равновесия. И как показывают исследования SISSA, ИИ все еще не способен достичь того же уровня остроты зрения, что и мыши. Другими словами, ИИ еще многому предстоит научиться — как у людей, так и у животных.
Источник: https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm
Comment (0)