Учёные из Университета Джонса Хопкинса провели исследование, которое подтвердило: искусственный интеллект пока не способен воспринимать социальную атмосферу на уровне человека. Как сообщает TechInsider, современные технологии слабо ориентируются в динамических социальных ситуациях, что создаёт серьёзные вызовы для разработки беспилотных автомобилей и сервисных роботов, где требуется тонкое понимание поведения людей
В рамках эксперимента участникам демонстрировали короткие трёхсекундные видеоролики с человеческими взаимодействиями, предлагая оценить происходящее. Те же задания выполняли более 350 различных моделей искусственного интеллекта, включая языковые и видеосистемы. Исследование показало: если оценки людей отличались стабильностью, то ИИ не смог точно интерпретировать увиденное. Даже видеомодели, анализировавшие последовательность кадров, часто не понимали сути происходящего на экране.
Лингвистические модели показали несколько лучшие результаты, однако и они значительно уступили человеку в способности улавливать социальные нюансы. Как отмечают исследователи, основная причина неудачи кроется в том, что нейросети обучены преимущественно на статичных изображениях. Для интерпретации же развивающихся событий требуются гораздо более сложные когнитивные механизмы, включая понимание контекста, намерений и отношений между участниками взаимодействия.
На сегодняшний день ни одна существующая модель искусственного интеллекта не демонстрирует умения распознавать социальную динамику на уровне человеческого восприятия. Специалисты считают, что дальнейшее развитие технологий должно быть направлено на обучение ИИ «читать» не только отдельные объекты или лица, но и целостные истории, разворачивающиеся в реальном времени.
В рамках эксперимента участникам демонстрировали короткие трёхсекундные видеоролики с человеческими взаимодействиями, предлагая оценить происходящее. Те же задания выполняли более 350 различных моделей искусственного интеллекта, включая языковые и видеосистемы. Исследование показало: если оценки людей отличались стабильностью, то ИИ не смог точно интерпретировать увиденное. Даже видеомодели, анализировавшие последовательность кадров, часто не понимали сути происходящего на экране.
Лингвистические модели показали несколько лучшие результаты, однако и они значительно уступили человеку в способности улавливать социальные нюансы. Как отмечают исследователи, основная причина неудачи кроется в том, что нейросети обучены преимущественно на статичных изображениях. Для интерпретации же развивающихся событий требуются гораздо более сложные когнитивные механизмы, включая понимание контекста, намерений и отношений между участниками взаимодействия.
На сегодняшний день ни одна существующая модель искусственного интеллекта не демонстрирует умения распознавать социальную динамику на уровне человеческого восприятия. Специалисты считают, что дальнейшее развитие технологий должно быть направлено на обучение ИИ «читать» не только отдельные объекты или лица, но и целостные истории, разворачивающиеся в реальном времени.
Источник: proulyanovsk.ru
.jpg)
