Продвинутые модели искусственного интеллекта (ИИ) уже способны генерировать компьютерный код и помогать в разработке новых лекарств. Но в распознавании простых объектов им ещё далеко до крошечных мышей.
Зрение мыши, отточенное за миллионы лет эволюции, по-прежнему эффективнее самых мощных современных систем распознавания изображений на основе искусственного интеллекта. Фото: Университет Дикина
К такому выводу пришли исследователи из Высшей международной школы передовых исследований (SISSA) в Италии, попросив модель искусственного интеллекта для распознавания изображений воспроизвести способность мышей распознавать повернутые, измененные по размеру и частично перекрытые объекты .
Зрение мыши более «эффективно и адаптивно», чем у искусственного интеллекта
В конечном итоге модель ИИ смогла догнать мышь по возможностям обработки изображений, но только после того, как она начала использовать 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 признакам. 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.
Ещё более поразительно, что предыдущие исследования показали, что глаза мышей могут двигаться в противоположных направлениях в зависимости от наклона головы. Из-за этого, когда голова опущена, глаза кажутся косоглазыми.
В ходе эксперимента мыши обучались распознавать объекты на экране, получая вознаграждение. Когда мыши правильно идентифицировали целевой объект, они активировали сенсорный датчик.
Чтобы сравнить эту способность с искусственным интеллектом, исследователи SISSA создали сверточную нейронную сеть (CNN) – современную модель глубокого обучения, которая считается одной из лучших систем искусственного интеллекта для распознавания изображений. Она сама частично создана по образцу зрительной коры млекопитающих.
Искусственному интеллекту еще многому предстоит научиться
Модели сверточных нейронных сетей используют многоуровневую систему для распознавания объектов. Самый базовый слой обрабатывает и распознаёт простые характеристики, такие как контуры и контрастность. Последующие слои добавляются для распознавания более сложных изображений. Каждый дополнительный слой требует больше ресурсов и вычислительной мощности, подобно тому, как лазанья требует больше ингредиентов по мере добавления слоёв.
Затем эту модель сверточной нейронной сети попросили воспроизвести способность мыши распознавать объекты в различных условиях. При распознавании объекта, который не был скрыт и находился в нормальном положении, и мышь, и ИИ справились успешно. В этом случае ИИ оставалось только использовать свой первый слой.
Но при повороте или изменении размера объектов сверточным нейронным сетям требуется больше слоёв и ресурсов для корректной работы. В то же время 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 служит напоминанием 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 к 2025 году.
Но что на самом деле означают эти достижения? Действительно, крупные языковые модели ИИ превзошли некоторых людей на стандартизированных экзаменах по медицине и юриспруденции. Однако ИИ по-прежнему не может ставить официальные медицинские диагнозы без наблюдения врача, а юристы, использующие текст, сгенерированный ИИ, были оштрафованы за искажение информации.
Более того, продвинутые системы искусственного интеллекта, используемые в двуногих роботах, часто испытывают трудности с равновесием. И, как показывает исследование SISSA, ИИ всё ещё не достиг того же уровня остроты зрения, что и мыши. Другими словами, ИИ ещё 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
Комментарий (0)