• 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:

Спикеры Вышки выступили на конференции по искусственному интеллекту Artificial Intelligence Journey

Международная онлайн-конференция AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») — крупнейшая площадка для обсуждения вопросов развития технологий ИИ и машинного обучения. В конце ноября AIJ в очередной раз провел Сбер. Участие в ней приняли исследователи факультета компьютерных наук и Центра ИИ Высшей школы экономики.

«ИИ — это инструмент, и преимущества в конкуренции будут у тех, кто его освоит»

В Высшей школе экономики проходит Международный научный форум FIT-M 2022. В его рамках 29–30 ноября в Центре культур Вышки состоялся лекториум. 7–9 декабря гостей форума ожидает три дня практической работы в среде ученых, лидеров IT-индустрии, бизнесменов и промышленных экспертов.

Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ

Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук ВШЭ и Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ и Российского научного фонда организовали в начале ноября Первую осеннюю школу-конференцию по искусственному интеллекту Fall into ML. Новый формат научного мероприятия начался со школы для студентов и молодых исследователей.

Искусственный интеллект ускорит поиск новых лекарственных препаратов до одного-двух месяцев

Комбинирование методов драг-дизайна и анализа больших данных может заметно ускорить процесс создания новых лекарств. Рекомендации по развитию одного из наиболее перспективных направлений в современной фармакологии разработали исследователи НИУ ВШЭ, Сеченовского университета и Ассоциации фармацевтических производителей ЕАЭС в ходе стратегической сессии «Перспективы технологического развития в области драг-дизайна», прошедшей 8 октября в Парке науки и искусства «Сириус».

Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing.

Ученые усомнились в том, что искусственный интеллект DeepMind понимает физику молекул с нецелым зарядом

В журнале Science, одном из самых авторитетных научных изданий, команда исследователей из Высшей школы экономики, Сколтеха, Института органической химии им. Н.Д. Зелинского и Kyungpook National University (Южная Корея) опубликовала комментарий к статье DeepMind, говорится на сайте Сколтеха. В нем ученые показали, что приведенные аргументы в пользу достижения поставленной DeepMind цели не настолько надежны, как кажется, и требуют дополнительного исследования.

Искусственный интеллект обнаружил новые космические аномалии

Международная команда проекта SNAD, куда входит доцент факультета физики НИУ ВШЭ Матвей Корнилов, обнаружила 11 аномалий, 7 из которых — кандидаты в сверхновые. Исследования проводились на цифровых снимках северного неба за 2018 год, для поиска использовался метод ближайших соседей на основе K-мерных деревьев. Автоматизировать поиск аномалий позволили методы машинного обучения. Исследование опубликовано в журнале New Astronomy.

От искусственного интеллекта до культуры отмены: эксперты ВШЭ обсудили правовые вопросы на ПМЮФ

Эксперты Высшей школы экономики приняли участие в дискуссиях состоявшегося на днях X Петербургского международного юридического форума (ПМЮФ). Представители НИУ ВШЭ обсудили вопросы юридического образования, правового регулирования в сфере искусственного интеллекта, а также рассказали о феномене культуры отмены.

НИУ ВШЭ и АГУ договорились о сотрудничестве в сфере ИИ

Ректор Высшей школы экономики Никита Анисимов подписал соглашение о сотрудничестве в научно-исследовательской и образовательной сфере с ректором Адыгейского государственного университета (АГУ) Даудом Мамием. Стороны договорились участвовать в проектах Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, направленных на разработку новых технологий в этой сфере.

От беспилотников до диагностики дислексии у детей: чем занимается Центр ИИ Вышки

Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ вместе с индустриальными партнерами ведет работу над 25 прикладными проектами в сфере телекоммуникаций, финансов, образования, медицины и др. Результаты работы исследователей и разработчиков на днях были представлены на заседании рабочей группы при правительстве РФ, где были подведены первые итоги реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика».