Süni intellekt sosial qarşılıqlı əlaqə testindən keçə bilmədi
Con Hopkins Universitetinin tədqiqatı süni intellektin insanlarla müqayisədə sosial qarşılıqlı əlaqəni şərh etməkdə ciddi çatışmazlıqlara malik olduğunu ortaya çıxarıb.
Con Hopkins Universitetinin tədqiqatçıları süni intellekt sistemlərinin dinamik sosial səhnələri şərh etməkdə insanlar qədər yaxşı olmadığını müəyyən ediblər. Tədqiqata görə, insanlar qısa videolar üzərində sosial qarşılıqlı əlaqəni müəyyən etmək və qiymətləndirməkdə süni intellektdən daha ardıcıldırlar.
Bu çatışmazlıq xüsusilə süni intellektə əsaslanan texnologiyalar, məsələn, avtonom nəqliyyat vasitələri və insanabənzər robotlar üçün böyük problem yaradır. Çünki bu sistemlərin təhlükəsiz işləməsi üçün insan davranışlarını düzgün təhlil etməyi bacarmalıdırlar.
İştirakçılardan üç saniyəlik videolara baxaraq sosial əlaqələri qiymətləndirmələri istənib. Eyni kliplər 350-dən çox süni intellekt modeli tərəfindən də təhlil edilib. İnsanlar bir-biri ilə yüksək nisbətdə razılaşsa da, AI modelləri uyğun olmayan nəticələr verib.
Hansı modellər nə dərəcədə uğurlu olub?
Ekran modelləri insanların qarşılıqlı əlaqəsini tanıya bilməyib. Video modellər beyin fəaliyyətini proqnozlaşdırmaqda daha yaxşı olub. Dil modelləri isə insan davranışının proqnozlaşdırılmasında nisbətən daha yaxşı nəticələr göstərib.
Tədqiqatçılar hesab edirlər ki, bu uğursuzluq onların AI modellərinin fundamental strukturu ilə bağlıdır. Çünki mövcud modellər statik təsvirləri emal edən beyin bölgələrindən ilhamlanaraq hazırlanıb. Bununla belə, sosial qarşılıqlı əlaqə kimi hərəkətli səhnələr beynin müxtəlif hissələri tərəfindən qəbul edilir.
Tədqiqatın müəlliflərindən biri Keti Qarsia "Şəkildə üzləri və obyektləri tanımaq süni intellekt üçün böyük addım idi, lakin real həyat statik deyil. Süni intellekt indi hekayəni, əlaqələri və konteksti də başa düşməlidir" deyib.
