IBM Watson: Провал тестирования распознавания образов

Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознаёт изображения. К такому выводу пришли учёные из ВШЭ и Московского политехнического университета.

Чтобы понять, как машинное восприятие изображений отличается от человеческого, российские учёные загрузили изображения классических визуальных иллюзий в онлайн-сервис распознавания образов IBM Watson Visual Recognition. Большая часть из них представляла собой геометрические силуэты, частично скрытые геометрическими формами цвета заднего плана. Система пыталась определить, что представляет собой поступившее изображение, и указывала степень уверенности в своём ответе.

Оказалось, что искусственный интеллект не способен распознать ни одну воображаемую фигуру. Исключение составил раскрашенный воображаемый треугольник. В силу высокого контраста с фоном он был распознан правильно.

Объекты, похожие на те, что мы использовали в ходе эксперимента, встречаются в реальной жизни. Например, прицеп трейлера или радиобашня, которые по ночам обозначаются только габаритными огнями, автопилот автомобиля или самолёта воспринимает таким же образом, как мы — воображаемые геометрические фигуры.

Сказал автор исследования Владимир Винников, аналитик Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ

Человеческий глаз постоянно непроизвольно движется, а светочувствительная поверхность его сетчатки имеет форму полусферы. Чтобы человек увидел иллюзию, изображению достаточно быть векторным — состоять из опорных точек и соединяющих их кривых. Человеческое воображение достроит картинку благодаря физиологической особенности зрения — постоянному движению глаз.

В оптико-электронных системах всё устроено иначе. Их светочувствительная матрица имеет плоскую, как правило прямоугольную, форму, а сама система линз далеко не так свободна в движении, как человеческий глаз. Поэтому искусственный интеллект не может достроить воображаемые линии, которые связывают фрагменты геометрической иллюзии. Машинное зрение видит только то, что реально изображено, тогда как человек достраивает в воображении полное изображение по его очертаниям.

Нейросетевые системы распознавания образов активно распространяются в коммерческом секторе. Однако вопрос, насколько точно машина распознает изображение, до сих остаётся открытым. От точности его распознавания могут зависеть человеческие жизни. Например, если автопилот автомобиля или самолёта не распознает объект с низкой контрастностью относительно фона и не успеет вовремя уклониться от препятствия, может произойти катастрофа.

Учёные полагают, что недостатки машинного распознавания образов можно исправить.

Например, дополнить распознавание растровых изображений, представляющих собой сетку пикселей, имитацией физиологических особенностей движения глаз, которые позволяют глазу видеть двумерные и трёхмерные сцены. Альтернативный способ — добавить векторное описание изображений. Оно позволит запрограммировать машину на обход изображения по траекториям, заданным векторами.

Воображаемые фигуры обязательно стоит использовать в качестве тестов в системах, которые зависят от распознавания фото- и видеопотоков. Например, в автопилотах машин или беспилотных летательных аппаратов. Это поможет избежать рисков, связанных с использованием систем машинного интеллекта в промышленности и транспортных системах

Полагает Владимир Винников
По материалам TAdviser

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *