Inteligência Artificial não enxerga como os humanos – e isso não é bom
As redes neurais convolucionais profundas (RNCPs) não veem os objetos da maneira como os humanos veem – e isso pode ser perigoso em aplicações da inteligência artificial no mundo real.
Esta é a conclusão dos professores Nicholas Baker e James Elder, da Universidade de York, no Canadá, que descobriram que as técnicas mais usadas no processamento de imagens para visão artificial – ou visão de máquina – não usam o mecanismo da visão humana, conhecido como percepção configurável de forma.
Os dois pesquisadores usaram estímulos visuais, conhecidos como “frankensteins”, para explorar como o cérebro humano e as redes neurais processam as propriedades dos objetos.
“Frankensteins são simplesmente objetos que foram desmontados e montados de forma errada,” explicou Elder. “Como resultado, eles têm todos as características locais corretas, mas nos lugares errados.”
A grande descoberta é que, enquanto o sistema visual humano é confundido pelos frankensteins, as RNCPs não são, revelando uma insensibilidade da visão artificial às propriedades dos objetos e oferecendo respostas incorretas em suas tentativas de identificação.
“Nossos resultados explicam por que modelos de IA profundos falham sob certas condições, e apontam para a necessidade de considerar tarefas além do reconhecimento de objetos para entender o processamento visual no cérebro,” disse Elder. “Esses modelos profundos tendem a usar ‘atalhos’ ao resolver tarefas complexas de reconhecimento. Embora esses atalhos possam funcionar em muitos casos, eles podem ser perigosos em algumas das aplicações de IA no mundo real em que estamos trabalhando atualmente com nossos parceiros do setor e do governo.”
Exemplo de um “frankenstein” usado para checar a precisão da visão artificial.
[Imagem: Nicholas Baker et al. – 10.1016/j.isci.2022.104913]
origem: Inteligência Artificial não enxerga como os humanos – e isso não é bom (inovacaotecnologica.com.br)
Sirlei Madruga de Oliveira
Editora do Guia do CFTV
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