Mokslininkai atliko naują tyrimą, kuris atskleidė, kad dabartiniai dirbtinio intelekto modeliai vis dar nesugeba tiksliai interpretuoti žmonių socialinės elgsenos. Ši gebėjimų spraga yra ypač svarbi vertinant technologijų, tokių kaip autonominiai automobiliai ar pagalbiniai robotai, patikimumą ir saugumą kasdienėje aplinkoje.
Mokslininkai atliko naują tyrimą, kuris atskleidė, kad dabartiniai dirbtinio intelekto modeliai vis dar nesugeba tiksliai interpretuoti žmonių socialinės elgsenos. Ši gebėjimų spraga yra ypač svarbi vertinant technologijų, tokių kaip autonominiai automobiliai ar pagalbiniai robotai, patikimumą ir saugumą kasdienėje aplinkoje.
Mokslininkai iš Džonso Hopkinso universiteto atliko naują tyrimą, kuris atskleidė, kad dabartiniai dirbtinio intelekto modeliai vis dar nesugeba tiksliai interpretuoti žmonių socialinės elgsenos. Ši gebėjimų spraga yra ypač svarbi vertinant technologijų, tokių kaip autonominiai automobiliai ar pagalbiniai robotai, patikimumą ir saugumą kasdienėje aplinkoje.
Pasak tyrėjų, žmonės daug tiksliau nei dirbtinis intelektas geba įžvelgti socialinius signalus ir veiksmų intencijas, kurios yra būtinos bet kokiam prasmingam bendravimui ar sąveikai. Tyrimo išvados leidžia daryti prielaidą, kad dabartinė AI infrastruktūra tiesiog nėra pakankamai pažangi, jog galėtų atkartoti žmogaus gebėjimą suprasti socialinius kontekstus.
Profesorė Leyla Isik paaiškino, kad, pavyzdžiui, AI, valdantis automobilį, turėtų mokėti atpažinti, ar pėstysis ketina žengti į gatvę, ar du žmonės tik kalbasi. Tokie niuansai gali būti gyvybiškai svarbūs saugiam eismui. Tačiau šiuolaikiniai modeliai kol kas tokio lygio supratimo dar neturi.
Tyrimo eiga ir palyginimas su žmogumi
Tyrime žmonės žiūrėjo trumpus, trijų sekundžių trukmės vaizdo įrašus ir vertino juose matomus socialinius veiksmus. Jie turėjo nustatyti, ar žmonės elgiasi savarankiškai, ar bendrauja tarpusavyje. Tuomet daugiau nei 350 skirtingų dirbtinio intelekto modelių buvo paprašyta numatyti, kaip žmonės įvertino šiuos įrašus, ir net kaip jų smegenys reaguotų į rodomus veiksmus.
Paaiškėjo, kad žmonių atsakymai dažniausiai sutapo, o AI modelių interpretacijos buvo labai įvairios ir dažnai netikslios. Vaizdo analizės modeliai sunkiai suprato, ką žmonės daro, o net ir tie, kuriems buvo pateikti atskiri vaizdų kadrai, negalėjo patikimai pasakyti, ar žmonės tarpusavyje bendrauja. Kalbos modeliai buvo kiek tikslesni, tačiau ir jiems nepavyko pasiekti žmogaus lygmens.
Socialinis kontekstas, tai vis dar neįveikiama užduotis
Nors dirbtinis intelektas išmoko atpažinti objektus ir veidus, tikrojo gyvenimo dinamika lieka didelis iššūkis. Žmogaus bendravimas, tai ne tik žodžiai ar veiksmai, bet ir jų aplinkybės, emocinis fonas, gestai ir intencija. Būtent šių aspektų AI dažnai nesugeba įvertinti.
Mokslininkai mano, kad viena iš pagrindinių problemų slypi tame, jog dabartiniai neuroniniai tinklai buvo kuriami pagal smegenų sritis, atsakingas už statiškų vaizdų apdorojimą. Tačiau socialiniam kontekstui reikalingi visai kiti pažintiniai gebėjimai, kuriuos apdoroja dinamiškus veiksmus analizuojančios smegenų zonos.
Pasak tyrimo autorių, net ir pažangiausi modeliai negali prilygti žmogaus gebėjimams vertinti dinamiškas situacijas. Šis skirtumas rodo, kad dar reikia nueiti ilgą kelią, kol AI galės pilnavertiškai suprasti žmonių pasaulį.
Kodėl tai svarbu?
Dirbtinio intelekto gebėjimas suvokti žmonių veiksmų prasmę yra esminis dalykas siekiant sukurti patikimas ir saugias – jeigu AI nesupranta socialinės situacijos, jo sprendimai gali būti klaidingi ir pavojingi.
Šis tyrimas primena, kad nors technologijos sparčiai tobulėja, žmogaus gebėjimas jausti, suprasti ir vertinti vis dar išlieka išskirtinis. Norint sukurti tikrai išmanų dirbtinį intelektą, reikia dar gilesnių tyrimų ir naujo požiūrio į tai, kaip AI turėtų mokytis iš realaus pasaulio patirčių.
