دراسة تبين أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تتطابق مع معالجة البشر للرؤية

أظهرت دراسة جديدة من جامعة يورك أن الشبكات العصبية الضحلة العميقة (DCNNs) لا تتطابق مع معالجة البشر للرؤية باستخدام إدراك الشكل التكويني. ووفقًا لأستاذ جيمس إلدر، أحد مؤلفي الدراسة، فإن هذا قد يؤدي إلى عواقب وخيمة وخطيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الواقعي.

نشرت الدراسة الجديدة بعنوان “فشل نماذج التعلم العميق في 捕获 الطبيعة التكوينية لإدراك الشكل البشري” في مجلة Cell Press iScience.

كانت هذه دراسة مشتركة بين إلدر، الذي يشغل كرسي أبحاث يورك في الرؤية البشرية والحاسوبية، وكذلك منصب المدير المشارك لمركز يورك للاستخبارات الاصطناعية والمجتمع، وأستاذ نيكولاس بيكر، الذي هو أستاذ مساعد في علم النفس والزميل السابق لبرنامج ما بعد الدكتوراه في يورك.

مثيرات بصرية جديدة “فرانكشتاين”

استند الفريق إلى محفزات بصرية جديدة تسمى “فرانكشتاين”، والتي ساعدتهم على استكشاف كيفية معالجة كل من الدماغ البشري والشبكات العصبية الضحلة العميقة للموضوعات الكلية والتكوينية.

“فرانكشتاين هي ببساطة كائنات تم تفكيكها وإعادة تجميعها بطريقة خاطئة”، يقول إلدر. “ونتيجة لذلك، لديهم جميع الميزات المحلية الصحيحة، ولكن في المكان الخطأ”.

وجدت الدراسة أن الشبكات العصبية الضحلة العميقة ليست مرتبكة من قبل فرانكشتاين مثل نظام الرؤية البشرية. وهذا يظهر عدم حساسية للموضوعات الكلية.

“تشرح نتائجنا لماذا تفشل نماذج الذكاء الاصطناعي العميق في ظروف معينة وتشير إلى الحاجة إلى النظر في مهام تتجاوز التعرف على الكائنات من أجل فهم معالجة الرؤية في الدماغ”، يواصل إلدر. “تتمثل هذه النماذج العميقة في اتخاذ ‘الطرق القصيرة’ عند حل مهام التعرف المعقدة. في حين أن هذه الطرق القصيرة قد تعمل في العديد من الحالات، يمكن أن تكون خطيرة في بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحقيقية التي نعمل عليها حاليًا مع شركائنا في الصناعة والحكومة”.

صورة: جامعة يورك

الآثار الواقعية

يقول إلدر إن واحدة من هذه التطبيقات هي أنظمة أمان الفيديو المرورية.

“الكائنات في مشهد مروري مزدحم – السيارات والدراجات والراكبين – تعترض بعضها البعض وتصل إلى عين السائق كخليط من الشظايا المنفصلة”، يقول. “يحتاج الدماغ إلى تجميع هذه الشظايا بشكل صحيح لتحديد الفئات والمواقع الصحيحة للكائنات. نظام الذكاء الاصطناعي لمراقبة أمان المرور الذي يمكنه فقط إدراك الشظايا بشكل فردي سيفشل في هذه المهمة، وربما يفهم بشكل خاطئ المخاطر التي تهدد المستخدمين الضعفاء على الطريق”.

يقول الباحثون أيضًا أن التعديلات على التدريب والهيكل التي تهدف إلى جعل الشبكات أكثر تشابهًا بالدماغ لم تنجح في تحقيق المعالجة التكوينية. لم تتمكن أي من الشبكات من التنبؤ بدقة بتحكيمات الكائنات البشرية من تجربة إلى تجربة.

“نظن أن الشبكات يجب أن يتم تدريبها على حل مجموعة أوسع من مهام الكائنات لتجاوز التعرف على الفئات من أجل مطابقة الحساسية التكوينية البشرية”، يختم إلدر.