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.
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.
