• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека

Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека

© iStock

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета. Результаты исследования опубликованы в сборнике Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology.

Чтобы понять, как машинное восприятие изображений отличается от человеческого, российские ученые загрузили изображения классических визуальных иллюзий в онлайн-сервис распознавания образов IBM Watson Visual Recognition. Большая часть из них представляла собой геометрические силуэты, частично скрытые геометрическими формами цвета заднего плана. Система пыталась определить, что представляет собой поступившее изображение, и указывала степень уверенности в своем ответе.

Оказалось, что искусственный интеллект не способен распознать ни одну воображаемую фигуру. Исключение составил раскрашенный воображаемый треугольник. В силу высокого контраста с фоном он был распознан правильно.

Владимир Винников

«Объекты, похожие на те, что мы использовали в ходе эксперимента, встречаются в реальной жизни, — комментирует автор исследования Владимир Винников, аналитик Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ. —  Например, прицеп трейлера или радиобашня, которые по ночам обозначаются только габаритными огнями, автопилот автомобиля или самолета воспринимает таким же образом, как мы — воображаемые геометрические фигуры».

Человеческий глаз постоянно непроизвольно движется, а светочувствительная поверхность его сетчатки имеет форму полусферы. Чтобы человек увидел иллюзию, изображению достаточно быть векторным — состоять из опорных точек и соединяющих их кривых. Человеческое воображение достроит картинку благодаря физиологической особенности зрения — постоянному движению глаз.

В оптико-электронных системах все устроено иначе. Их светочувствительная матрица имеет плоскую, как правило прямоугольную, форму, а сама система линз далеко не так свободна в движении, как человеческий глаз. Поэтому искусственный интеллект не может достроить воображаемые линии, которые связывают фрагменты геометрической иллюзии. Машинное зрение видит только то, что реально изображено, тогда как человек достраивает в воображении полное изображение по его очертаниям.

Нейросетевые системы распознавания образов сегодня активно распространяются в коммерческом секторе. Однако вопрос, насколько точно машина распознает изображение, до сих остается открытым. От точности его распознавания могут зависеть человеческие жизни. Например, если автопилот автомобиля или самолета не распознает объект с низкой контрастностью относительно фона и не успеет вовремя уклониться от препятствия, может произойти катастрофа.

Ученые полагают, что недостатки машинного распознавания образов можно исправить.

Например, дополнить распознавание растровых изображений, представляющих собой сетку пикселей, имитацией физиологических особенностей движения глаз, которые позволяют глазу видеть двумерные и трехмерные сцены. Альтернативный способ — добавить векторное описание изображений. Оно позволит запрограммировать машину на обход изображения по траекториям, заданным векторами.

«Воображаемые фигуры обязательно стоит использовать в качестве тестов в системах, которые зависят от распознавания фото- и видеопотоков. Например, в автопилотах машин или беспилотных летательных аппаратов. Это поможет избежать рисков, связанных с использованием систем машинного интеллекта в промышленности и транспортных системах», — полагает Владимир Винников.

Вам также может быть интересно:

Сотрудники духовных учебных заведений повысили квалификацию в области ИИ

Завершился трехдневный курс повышения квалификации «Принципы, методы и этические аспекты использования искусственного интеллекта», организованный НИУ ВШЭ и Общецерковной аспирантурой и докторантурой имени святых равноапостольных Кирилла и Мефодия (ОЦАД) для представителей духовных учебных заведений. Итогом курса стала презентация слушателями идей проектов по применению искусственного интеллекта.

Студенты со всей России пройдут интенсив по компьютерным наукам от ВШЭ и «Яндекса»

С 1 по 13 апреля в Москве на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ пройдет бесплатный студкемп по машинному обучению, организованный в рамках программы «Яндекса» для студентов IT-специальностей. За две недели студенты изучат материал, на освоение которого в рамках традиционных программ уходит от пары месяцев до нескольких семестров. Они получат фундаментальные знания в области искусственного интеллекта, а также познакомятся с практиками применения нейросетей в сервисах «Яндекса».

Ученые Вышки вошли в Научный совет Альянса в сфере ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта создал Научный совет, в который вошли ведущие представители российской науки в области искусственного интеллекта. Высшая школа экономики представлена в совете четырьмя учеными.

«Терминатор не придет»: каким будет образование будущего в эпоху ИИ

Как применение искусственного интеллекта повлияет на образование, какие этические вопросы есть сейчас и готово ли человечество к тому, чтобы людей учили роботы, — об этом и многом другом говорили участники дискуссии «DebAIte: Революция ИИ в образовании», состоявшейся на фестивале «НОЧЬ Студента».

Звери, зарплаты и data leak: как разрабатываются задания для олимпиады школьников по ИИ

В этом году участники Всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту впервые смогут зачесть ее результаты при поступлении в вузы. Елена Кантонистова, председатель методической комиссии олимпиады и академический руководитель онлайн-магистратуры факультета компьютерных наук «Машинное обучение и высоконагруженные системы», рассказала новостной службе «Вышка.Главное» о том, как ученые ВШЭ составляли задания для соревнований 2023 года, откуда взялась задача об уссурийских тиграх и почему школьникам полезно осваивать ИИ.

Каким будет 2024 год: прогноз дает iFORA

Журналисты РБК решили спросить у отечественных систем искусственного интеллекта, каким будет 2024 год. Участниками проекта стали четыре ведущие российские компании и Высшая школа экономики. На вопросы отвечала разработанная ИСИЭЗ НИУ ВШЭ система интеллектуального анализа больших текстовых данных iFORA.

Сбер и центры ИИ расширяют партнерство для разработки передовых решений

Сбер провел R&D-день (Research and Development) по результатам сотрудничества с исследовательскими центрами в сфере искусственного интеллекта. Ученые из центров ИИ НИУ ВШЭ, Сколтеха, МФТИ и ИТМО представили исследования, полезные для развития экосистемы банка. На постерной сессии участники обсудили новые направления сотрудничества.

Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ провела хакатон GSB VK AI Hack

Хакатон по решению задач на основе искусственного интеллекта прошел на площадке ВШБ при поддержке Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и VK Education. В соревнованиях приняли участие студенты 18 российских университетов.

Идеальная ловушка: как трансформируются отношения человека и ИИ

Искусственный интеллект все больше входит в нашу жизнь, становясь ее неотъемлемой частью. Мы так быстро привыкли пользоваться его помощью и услугами, что совершенно теряемся, когда пропадает интернет. Но сможет ли человек полюбить ИИ и к чему приведет его очеловечивание, обсудили на традиционном рождественском киносеминаре ЛЭСИ, посвященном фильму Спайка Джонза «Она».

Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запускает портал, посвященный искусственному интеллекту

Портал объединяет все проекты «Вышки Онлайн» в области искусственного интеллекта — от подкастов и видеолекций до курсов и программ, которые могут не только стать первым знакомством с современными достижениями в области ИИ, но и погружать в AI-профессию уже искушенных слушателей. Проект обучает навыкам будущего в настоящем: работе с нейросетью, взаимодействию с генеративным ИИ, промпт-инжинирингу, управлению ML/AI-проектами и другим значимым в индустрии компетенциям.