Czy AI „widzi” i „słyszy” podobnie jak my?

Sztuczna inteligencja wzoruje się na tej naturalnej, jednak jak maszyny rozpoznają obrazy i dźwięki?

To pytanie stało się ostatnio przedmiotem fascynującego badania przeprowadzonego przez neurobiologów z MIT.

🔎 Badanie koncentrowało się na głębokich sieciach neuronowych, które uczono rozpoznawać obrazy i dźwięki – podobnie jak nasz ludzki system sensoryczny. Ale odkryto coś zaskakującego!

Gdy naukowcy poprosili sieci neuronowe o wygenerowanie obrazu lub dźwięku, który był przez nie rozpoznawany tak samo jak konkretny, naturalny bodziec (np. zdjęcie niedźwiedzia), większość z tych generowanych obrazów lub dźwięków była... kompletnie niezrozumiała dla ludzi!

💡 To sugeruje, że maszyny mogą rozwijać swoje własne, idiosynkratyczne „niezmienności” (invariances), reagując w ten sam sposób na bodźce o bardzo różnych cechach. Innymi słowy, co dla maszyny jest „niedźwiedziem” dla nas może wyglądać jak zlepek losowych pikseli.

👉 Zatem sposób, w jaki AI rozpoznaje obiekty czy dźwięki jest daleki od tego, jak robi to nasz mózg. Nie oznacza to, że któryś z nich jest gorszy.

Prowadzi to do sytuacji, gdzie AI może bez problemu nauczyć się rozpoznawać to, co my tworzymy, ale my możemy się nie nauczyć rozpoznawać tego, co tworzy AI.

🧐 Odkrycie to podkreśla, jak różne mogą być percepcje między biologicznymi i sztucznymi sieciami neuronowymi.

Co ciekawe, nawet różne modele miały swoje unikalne niezmienniki, niezrozumiałe dla innych modeli.

To badanie otwiera nową perspektywę na zrozumienie, jak modele komputerowe naśladują - lub nie - organizację ludzkiego postrzegania sensorycznego, a to z kolei może mieć ogromne implikacje zarówno w NeuroNauce, jak i w rozwoju sztucznej inteligencji.