Вчені з Йоркського університету дійшли висновку, що сучасні моделі штучного інтелекту обробляють візуальну інформацію не так, як мозок людини чи інших приматів. Це ставить під сумнів припущення, що нейромережі можуть точно відтворювати принципи роботи людського зору.
Що вдалося дізнатися у новому дослідженні
Дослідники пояснюють, що раніше моделі штучного інтелекту оцінювали за тим, наскільки добре вони здатні передбачати активність нейронів мозку під час розпізнавання об’єктів. Однак цього разу команда вирішила перевірити зворотну залежність. Тобто, чи може активність мозку так само точно пояснити внутрішні процеси самої моделі ШІ.
Для цього науковці розробили новий метод, який назвали тестом зворотного прогнозування.
Під час експерименту моделі аналізували 1320 фотографій реальних об’єктів і природних сцен, а також ще 300 змінених зображень – контурних малюнків, ескізів, спрощених версій та художніх інтерпретацій. До набору входили ведмеді, собаки, слони, автомобілі, літаки, яблука, стільці, птахи, зебри та інші знайомі об’єкти.
Результати виявилися несподіваними. Хоча штучний інтелект досить точно прогнозував реакцію окремих ділянок мозку, зворотний аналіз працював значно гірше. Активність мозку не дозволяла передбачити, як саме нейромережа приймає рішення.
За словами старшого автора дослідження Кохітіджа Кара, це свідчить, що моделі штучного інтелекту можуть досягати правильного результату, використовуючи зовсім інші внутрішні механізми, ніж мозок приматів.
На думку дослідників, це важливе відкриття, адже сьогодні нейромережі дедалі частіше використовують для вивчення роботи мозку та моделювання людської поведінки. Якщо алгоритми вирішують завдання принципово іншим способом, вони можуть давати хибне уявлення про те, як насправді працює людське мислення.
Водночас вчені помітили, що ті компоненти моделей, які найбільше збігаються з активністю мозку, також точніше прогнозують реальну поведінку людей. Це означає, що вдосконалення таких систем може зробити їх кориснішими для нейробіологічних досліджень.
