Почему люди преуспевают в распознавании объектов по фрагментам, а ИИ испытывает трудности
Исследование, проведенное в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL), объясняет, почему люди преуспевают в распознавании объектов по фрагментам, в то время как ИИ испытывает трудности, подчеркивая важную роль контурной интеграции в человеческом зрении. Каждый день мы без труда узнаём друзей в толпе или узнаём знакомые фигуры, даже если они частично скрыты. Наш мозг собирает фрагменты в целостные объекты, заполняя пробелы и осмысливая зачастую хаотичный мир. Эта способность называется «контурной интеграцией», и даже самые умные системы искусственного интеллекта всё ещё испытывают трудности с её реализацией. Несмотря на выдающиеся достижения искусственного интеллекта в распознавании изображений , ИИ всё ещё с трудом обобщает неполную или искаженную визуальную информацию. Когда объекты частично скрыты, стерты или разбиты на фрагменты, большинство моделей ИИ дают сбои, неправильно классифицируются или отказываются работать. Это может стать серьёзной проблемой в реальной жизни, учитывая нашу растущую зависимость от ИИ в таких реальных приложениях, как беспилотные автомобили , протезирование и робототехника. Лаборатория NeuroAI Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) под руководством Мартина Шримпфа приступила к систематическому сравнению того, как люди и искусственный интеллект справляются с визуальными головоломками. Бен Лённквист, аспирант EDNE и ведущий автор исследования, совместно с Лабораторией психофизики Михаэля Херцога разработал серию тестов на распознав...
CHASPIK.SPB.RU