Calculatoarele, precum cele care alimentează maşinile ce se conduc singure, ar putea fi păcălite pentru a încurca desenele aleatorii de pe trenuri, garduri şi chiar autobuze de şcoală. Persoanele nu ar trebui să fie capabile să vadă cum aceste imagini păcălesc calculatoarele, dar într-un nou studiu, cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins au arătat că majoritatea oamenilor pot fi şi ei păcăliţi.
Descoperirile sugerează că calculatoarele moderne ar putea să nu fie atât de diferite pe cât credem de oameni şi sugerează că progresele în inteligenţa artificială continuă să îngusteze spaţiul lipsă dintre abilităţile vizuale ale oamenilor şi maşinării. Cercetarea a fost publicată în jurnalul ”Nature Communications”.
”În majoritatea timpului, cercetările din domeniul nostru se axează pe a face calculatoarele să gândească ca oamenii. Proiectul nostru face opusul - ne întrebăm dacă oamenii pot gândi ca maşinăriile”, a pus autorul senior Chaz Firestone, profesor asistent la Johns Hopkins, citat de sciencedialy.com.
Ce este uşor pentru oameni este de obicei dificil pentru calculatoare. Sistemele de inteligenţă artificială au fost de mult timp mai bune decât oamenii în ceea ce priveşte matematica, pot memora cantităţi mai mari de informaţii; dar de decenii oamenii se află în top când vine vorba de recunoscut forme lucruri ;i fiinţe, ca pisicile, căţeii, scaunele sau mesele.
Recent, ”reţelele neuronale” ce imită creierul s-au apropiat şi de abilitatea umană de a identifica obiecte, ceea ce duce la avansări în tehnologie ce susţin maşinile care se conduc singure, programele de recunoaştere facială şi ajută doctorii să observe anormalităţi în scanările radiologice.
Dar chiar şi cu aceste avansări în tehnologie, există un punct critic mort. Este posibilă construirea intenţionată a unor imagini pe care reţelele neuronale să nu le poată vedea corect. Iar aceste imagini, numite ”contradictorii”, sunt o mare problemă: nu numai că ar putea fi exploatate de hackeri şi să cauzeze riscuri de securitate, dar sugerează şi că oamenii şi maşinăriile văd de fapt imaginile foarte diferit.
În unele cazuri, tot ce îi trebuie unui calculator pentru a confunda un măr cu o maşină, este reconfigurarea unui pixel sau doi. În alte cazuri, maşinăriile văd tatu şi covrigii într-o imagine ce arată ca puricii de pe televizor fără vreun sens.
”Aceste maşinării par să identifice greşit obiecte într-un mod în care oamenii nu ar face-o niciodată. Dar surprinzător, nimeni nu a testat asta cu adevărat. De unde ştim că oamenii nu pot vedea ce au văzut calculatoarele?”, a spus Firestone.
Pentru a testa acest lucru, Firestone şi autorul principal Zhenlong Zhou de la Johns Jopkins, au rugat oamenii în principiu ”să gândească ca nişte maşinării”. Maşinăriile au doar un vocabular relativ mic pentru a numi imagini. Deci, Firestone şi Zhou le-au arătat oamenilor duzini de imagini înşelătoare ce deja păcăliseră calculatoare şi le-au oferit aceleaşi opţiuni de catalogare pe care le-au avut maşinăriile. În mod particular, ei i-au rugat să spună care dintre cele două opţiuni a fost aleasă de computer – una fiind concluzia reală a calculatorului şi cealaltă fiind un răspuns aleatoriu (pata de cerneală a fost văzută ca un covrig sau ca o morişcă). Rezultatul a fost că oamenii au fost de acord semnificativ cu concluziile calculatoarelor.
Persoanele au ales acelaşi răspuns ca maşinăriile în proporţie de 75%. Şi mai remarcabil, 98% din oameni au avut tendinţa de a răspunde cum au făcut-o şi calculatoarele.
Ulterior, cercetătoriilor le-au dat oamenilor să aleagă dintre răspunsul favorit al calculatorului şi următoarea cea mai bună variană. Aceştia au validat din nou alegerile calculatorului, 91% din cei testaţi fiind de acord cu prima alegere a maşinăriei.
Chiar şi atunci când cercetătorii i-au pus pe oameni să aleagă din 48 de variante ce obiect este şi chiar şi atunci când imaginile au constituit interferenţa statică a televizorului (puricii), o proporţie copleşitoare de participanţi a ales ceea ce au ales şi maşinăriile, peste ratele de şanse întâmplătoare. Un total de 1.800 de participanţi au fost testaţi prin diverse experimente.
”Am observat că dacă pui o persoană în aceleaşi circumstanţe cu un calculator, dintr-o dată oamenii încep să fie de acord cu maşinăriile. Aceasta este încă o problemă pentru inteligenţa artificială, dar nu este ca şi cum calculatorul spune ceva complet diferit de ceea ce ar spune un om”, a spus Firestone.
