Life Science

Oare oamenii văd același lucru pe care îl vede inteligența artificială?

Chiar și computerele puternice, cum ar fi cele care ghidează autoturismele, pot fi înșelătoare și pot produce greșeli aleatorii pentru trenuri, garduri sau autobuze școlare. Se credea că oamenii nu ar putea vedea cum aceste imagini se deplasează până la calculatoare, dar într-un nou studiu, cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins arată că majoritatea oamenilor pot.

Constatările sugerează că astfel de computere moderne nu pot fi la fel de diferite de gândirea oamenilor, așa cum credem noi, demonstrând modul în care progresele în inteligența artificială continuă să reducă decalajul dintre abilitățile vizuale ale oamenilor și ale mașinilor.

„În majoritatea timpului, cercetarea în domeniul nostru este de a face calculatoarele să se gândească la fel de mult ca oamenii”, spune autorul principal Chaz Firestone, profesor asistent la Departamentul de Științe Psihologice al lui Johns Hopkins. „Proiectul nostru face contrariul – întrebăm dacă oamenii pot gândi cum ar fi computerele.”

Ceea ce este ușor pentru oameni este adesea greu pentru computere. Sistemele de inteligență artificială au fost mult mai bune decât oamenii la matematică sau la a-și aminti cantități mari de informații, dar de zeci de ani oamenii au avut un avantaj în recunoașterea obiectelor de zi cu zi cum ar fi câini, pisici, mese sau scaune. Recent, totuși, „rețelele neuronale” care imită creierul s-au apropiat de abilitatea umană de a identifica obiecte, ducând la progrese tehnologice care susțin autovehiculele, programe de recunoaștere facială și sisteme AI care ajută medicii să observe anomalii în scanările radiologice.

Dar chiar și cu aceste progrese tehnologice, există un punct critic orb: este posibil să se facă în mod intenționat imagini pe care rețelele neuronale nu le pot vedea corect. Iar aceste imagini, numite imagini contradictorii sunt o mare problemă. Nu numai că ar putea fi exploatate de hackeri și ar provoca riscuri de securitate, dar sugerează că oamenii și mașinile văd de fapt imaginile foarte diferit. În unele cazuri, tot ceea ce este nevoie pentru un computer să numească un măr în loc de o mașină reconfigurează un pixel sau doi.

„Modelul rețelei neuronale la care am lucrat este unul care poate imita ceea ce oamenii fac la scară largă, dar fenomenul pe care îl investigăm este considerat a fi un defect critic al modelului”, spune Zhou, un cercetător de știință cognitivă și matematică majoră. Studiul nostru a fost în măsură să furnizeze dovezi că defectul ar putea să nu fie la fel de rău ca oamenii cum s-au crezut. Oferă o nouă perspectivă, împreună cu o nouă paradigmă experimentală care poate fi explorată „.

Zhou, care intenționează să-și desfășoare o carieră în domeniul neuroștiinței cognitive, a început studiul împreună cu Firestone la începutul anului trecut. Împreună, ei au proiectat cercetarea, și-au perfecționat metodele și și-au analizat rezultatele pentru lucrare.