•  
  • О сайте
  • Контакты
  • Регистрация
  • Подписка по RSS

Машинное зрение далеко от совершенства

Все для iPad / Оффтоп
Американские ученые провели три эксперимента, в ходе которых доказали, что самые мощные нейросети, заточенные под работу с графикой, уступают человеку. Машинное зрение анализирует объекты не так, как люди и потому компьютеры пока не способны справляться с задачами, которые человеку покажутся предельно простыми.

Искусственный интеллект достиг высокого уровня развития. Однако до того времени, когда машины научатся выполнять задачи, которые всегда поручались людям, еще очень далеко. Такого мнения придерживаются ученые Калифорнийского университета Лос-Анджелеса. По их мнению, машинное мышление в некотором смысле ограничено. Они провели ряд экспериментов, в которых доказали, что обмануть компьютерное зрение не представляет труда. Результаты исследования опубликовал журнал PLOS Computational Biology.


«Мы должны понимать, что искусственный разум не всемогущ. Он узконаправлен, а потому ограничен», сказал Филип Келлман, профессор университета и глава исследования. Под его руководством группа ученых смоделировала несколько ситуаций для испытания возможностей машинного зрения.

В первом эксперименте принимала участие VGG-19 – одна из самых продвинутых нейросетей, предназначенных для работы с графикой. Ее обучение строилось на базе данных ImageNet. Изображения, которые ученые показывали программе, были предварительно обработаны. На поверхность нарисованного чайника была наложена текстура мяча для гольфа, изображению верблюда исследователи придали окрас зебры, а на слона нанесли цветную текстуру вязаного носка. Из 40 представленных на картинках предметов VGG-19 правильно распознала только 5.

«Да, обмануть машинное зрение легко. Механизмы его обучения гораздо менее сложны, чем человеческие. И ошибки, которые машины делают, не похожи на людские», - подтверждает профессор университета Хунцзин Лю.

Для второго эксперимента ученые взяли две нейросети - VGG-19 и AlexNet. Вторая также относится к классу сверхточных и обучалась классификации изображений на основе ImageNet. Перед обеими нейросетями стояла задача распознать стеклянные фигурки, но с нею не справилась ни одна система. Анализируя статуэтку белого медведя, VGG-19 предлагала такие варианты, как вебсайт, гусь и консервный нож. В выдаче AlexNet правильный вариант находился в среднем на 328-ом месте из 1000.

В третьем эксперименте участвовали также VGG-19 и AlexNet. Чтобы проверить, как нейросети справятся с распознаванием форм, ученые показали им 40 картинок, на которых были изображены белые силуэты с черным контуром. И снова обе системы споткнулись на простых фигурах вроде бабочки, самолета и банана.

Машинное зрение далеко от совершенства

Причиной неудач наблюдатели называют тот факт, что искусственные нейронные сети идентифицируют объект по его фрагментам, в то время как человек способен видеть весь предмет целиком. Филип Келлман объясняет это так: «Системы искусственного интеллекта могут правильно определить объект без учета формы, так как форма не имеет для них первостепенной важности. У человека все наоборот: процесс распознавания объектов основывается в первую очередь на форме».

Помимо VGG-19 и AlexNet есть десятки других мощных нейросетей, и ученые полагают, что результаты их эксперимента применимы ко всем существующим системам искусственного интеллекта.
Вам также могут понравиться:
AR-микроскоп от Google способен распознавать раковые клетки
AR-микроскоп от Google способен распознавать раковые клетки
На ежегодном собрании американской ассоциации исследователей онкологических заболеваний, состоявшемся 16 апреля, представители Google показали прототип микроскопа, который способен в автоматическом режиме определять наличие раковых клеток. Как написано в блоге компании, прототип носит название ARM (...
ОФФТОП Выпуск 36. Впервые компьютер смог притвориться человеком
ОФФТОП Выпуск 36. Впервые компьютер смог притвориться человеком
Один из сценариев постапокалиптического будущего современного человечества предполагает завоевание рода людского роботами, управляемыми продвинутым искусственным интеллектом. Он активно эксплуатируется в огромном разнообразии голливудских художественных и мультипликационных фильмов и кажется вполне ...
Умные очки Oton Glass читают текст для слабовидящих
Умные очки Oton Glass читают текст для слабовидящих
От зрительного анализатора человек получает 80% информации. Одного этого факта достаточно, чтобы осознать, насколько страшно потерять зрение. Современные хирурги способны пересадить сердце, вживить в кость тончайшие титановые пластины и даже напечатать на 3D-принтере кожный лоскут из настоящего биом...
Искусственный интеллект в мире современного IT
Искусственный интеллект в мире современного IT
«Мыслю, следовательно, существую». Каждый слышал утверждение Рене Декарта, которое является основой актуальной философии.Философом фраза воспринимается как нечто, что не требует объяснения. У нас же из утверждения выплывет масса вопросов. Что означает «мыслить»? Что такое интеллект? Способна ли ма...
Когда увеличат количество памяти в iPhone и iPad?
Когда увеличат количество памяти в iPhone и iPad?
Емкость аккумуляторов современных мобильных устройств, являющуюся одним из самых слабых мест современных мобильных устройств, мы уже успели обсудить в соответствующем материале. Сегодня же под наш прицел попал другой показатель - количество памяти iPhone и iPad. Данная характеристика тоже очень не у...
Добавление комментария
Ваше Имя:

Подтвердите, что Вы не робот:*