Yapay Zeka Görüntüleri Tanımakta İnsanlardan Daha Kötü

Özet: Çoğu AI modeli, insan vizyonunun özelliklerini temsil edemez ve bu da görüntüleri tanımada onları daha kötü hale getirir.

Kaynak: SEÇ

HSE Üniversitesi ve Moskova Politeknik Üniversitesi’nden araştırmacılar, yapay zeka modellerinin, ilgili fizyoloji ile sıkı bağlantı eksikliği nedeniyle insan vizyonunun özelliklerini temsil edemediğini ve bu nedenle görüntüleri tanımada daha kötü olduklarını keşfettiler.

Araştırmanın sonuçları dergide yayınlandı. Yedinci Uluslararası Bilgi ve İletişim Teknolojileri Kongresi Tutanakları.

Rus bilim adamları, görüntülerin makine algısının insan algısından nasıl farklı olduğunu anlamak için IBM Watson Visual Recognition çevrimiçi hizmetine klasik görsel illüzyonların görüntülerini yükledi.

Çoğu, arka plan renginin geometrik şekilleri tarafından kısmen gizlenmiş geometrik silüetlerdi. Sistem görüntünün doğasını belirlemeye çalıştı ve yanıtında kesinlik derecesini gösterdi.

Yapay zekanın renkli bir hayali üçgen dışında herhangi bir hayali figürü tanıyamadığı ortaya çıktı. Arka planla yüksek kontrast nedeniyle, doğru bir şekilde tanındı.

EYO Bilgisayar Bilimleri Fakültesi Büyük Veri Analizi Yöntemleri Laboratuvarı’nda analist ve çalışmanın yazarı Vladimir Vinnikov, “Deney sırasında kullandığımıza benzer nesneler gerçek hayatta bulunabilir” diyor.

‘Örneğin, bir arabanın veya uçağın otomatik pilotu, geceleri sadece işaret ışıklarıyla gösterilen bir römork veya radyo kulesini algılar, tıpkı bizim hayali geometrik şekilleri algıladığımız gibi.’

İnsan gözü sürekli istem dışı hareket eder ve retinasının ışığa duyarlı yüzeyi yarım küre şeklindedir. Görüntü bir vektörse, yani onları bağlayan referans noktaları ve eğriler içeriyorsa, kişi bir yanılsama görebilir.

İnsan hayal gücü, vizyonumuzun fizyolojik bir özelliği olan sürekli göz hareketi nedeniyle resmi tamamlayacaktır.

Optoelektronik sistemlerde her şey farklı düzenlenmiştir. Işığa duyarlı matrisleri düz, genellikle dikdörtgen bir şekle sahiptir ve lens sisteminin kendisi insan gözü kadar hareket özgürlüğüne sahip değildir.

Bu nedenle yapay zeka, geometrik bir yanılsamanın parçalarını birbirine bağlayan hayali çizgileri tamamlayamaz. Makine görüşü yalnızca gerçekte tasvir edileni görür, oysa insanlar görüntüyü ana hatlarına göre hayallerinde tamamlarlar.

Günümüzde sinir ağı görüntü tanıma sistemleri ticari sektörde aktif olarak yayılmaktadır. Ancak, makinelerin görüntüleri ne kadar doğru tanıdığı sorusu hala yanıtsız. İnsan hayatı tanımanın doğruluğuna bağlı olabilir.

Örneğin, bir arabanın veya uçağın otopilotunun arka plana göre düşük kontrastlı bir nesneyi tanımaması ve bir engeli zamanında atlatamaması durumunda bir kaza meydana gelebilir.

Bilim adamları, makine görüntü tanıma hatasının düzeltilebileceğine inanıyor. Örneğin, gözün iki boyutlu ve üç boyutlu sahneleri görmesini sağlayan göz hareketinin fizyolojik özelliklerini simüle ederek bir piksel ızgarasını temsil eden raster görüntülerin tanınmasını tamamlayabilirler.

Alternatif bir yol, makinenin görüntüyü vektörler tarafından belirtilen yörüngeler boyunca atlayacak şekilde programlanmasına yardımcı olacak görüntülerin vektör tanımını eklemektir.

‘Hayali nesneler, örneğin arabaların veya dronların otomatik pilotlarında, fotoğraf ve video akışlarının tanınmasına bağlı sistemlerde kesinlikle test olarak kullanılmalıdır. Bu, endüstride ve ulaşım sistemlerinde makine zekası sistemlerinin kullanımıyla ilişkili risklerin önlenmesine yardımcı olacaktır”, diyor Vladimir Vinnikov.

Bu yapay zeka ve görsel işleme araştırma haberleri hakkında

Soyut

İnsan Muadili ile Karşılaştırıldığında Hesaplamalı Görüntü Tanıma Eksiklikleri

Makale, makine tabanlı görüntü tanımanın başarılı olamadığı ve insan görsel bilişinden daha düşük olduğu durumlarla ilgilidir.

Belirli görüntüler kümesi üzerindeki hesaplama deneylerini göz önünde bulunduruyoruz ve yalnızca doğal zeka tarafından algılanabilen bu görüntülerin doğası hakkında spekülasyon yapıyoruz.

Hem makine öğrenimine hem de daha karmaşık AI modellerine dayalı olarak görüntü tanıma ve bilgisayarla görmenin, ilgili fizyoloji ile sıkı bağlantı olmaması nedeniyle insan vizyonunun özelliklerini temsil edemediğini çıkardık.