Восстание машин отменяется или пока что просто откладывается? Обнаружено большое преимущество людей перед ИИ, который провалил социальный тест

05.05.2025 12:23:00 | iXBT.com

Системы искусственного интеллекта испытывают трудности с пониманием динамических социальных взаимодействий, значительно отставая от человеческих возможностей из-за ограничений в том, как эти модели обрабатывают сложные сценарии реального мира.

Недавнее исследование, проведенное учеными из Университета Джонса Хопкинса, показало, что люди превосходят текущие модели ИИ в точном описании и интерпретации социальных взаимодействий в динамических сценах. Эта способность имеет решающее значение для таких технологий, как автономные транспортные средства и вспомогательные роботы, которые в значительной степени полагаются на ИИ для безопасной навигации в реальных условиях.

Исследование подчеркивает, что существующие системы ИИ испытывают трудности с пониманием нюансов социальной динамики и контекстуальных сигналов, необходимых для эффективного взаимодействия с людьми. Кроме того, результаты показывают, что это ограничение может быть обусловлено фундаментальной архитектурой и инфраструктурой текущих моделей ИИ.

Изображение Midjourney

Тесты показали, что модели ИИ, независимо от размера или данных, на которых они были обучены, оказались хуже людей. Видеомодели не смогли точно описать, что делали люди в показанных видеороликах. Даже модели изображений, которым давали серию неподвижных кадров для анализа, не могли надежно определить, общались ли люди. Языковые модели лучше предсказывали поведение человека, в то время как видеомодели лучше предсказывали нейронную активность в мозге. По словам исследователей, результаты резко контрастируют с успехами ИИ в анализе неподвижных изображений.

«Недостаточно просто увидеть изображение и распознать объекты и лица. Это был первый шаг, который продвинул нас далеко вперед в ИИ. Но реальная жизнь не статична. Нам нужен ИИ, чтобы понимать историю, которая разворачивается на сцене. Понимание отношений, контекста и динамики социальных взаимодействий — это следующий шаг, и это исследование предполагает, что в разработке модели ИИ может быть слепое пятно», — сказала аспирантка Кэти Гарсия.

Исследователи полагают, что это связано с тем, что нейронные сети искусственного интеллекта были созданы на основе инфраструктуры той части мозга, которая обрабатывает статические изображения, а эта часть мозга отличается от той, которая обрабатывает динамические социальные сцены.

Есть много нюансов, но главный вывод заключается в том, что ни одна из моделей ИИ не может соответствовать реакциям человеческого мозга и поведения на сцены по всем направлениям, как это происходит со статическими сценами. Я думаю, что есть что-то фундаментальное в том, как люди обрабатывают сцены, чего не хватает этим моделям.

Подробнее