Как искусственный интеллект проходит тест Роршаха?

Знаменитый тест Роршаха, созданный швейцарским психиатром Германом Роршахом в 1921 году, на протяжении века использовался для изучения личности человека через интерпретацию чернильных пятен. Этот метод основан на парейдолии – способности мозга видеть осмысленные образы в случайных узорах.
Как искусственный интеллект проходит тест Роршаха?
Изображение носит иллюстративный характер

Современные системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT от OpenAI, теперь могут анализировать изображения благодаря мультимодальным возможностям. При анализе классических карточек Роршаха AI способен распознавать базовые формы и предлагать интерпретации, схожие с человеческими – например, видеть в первой карточке летучую мышь или бабочку с расправленными крыльями.

Лондонский психолог Барбара Сантини отмечает, что в процессе интерпретации люди проецируют свои бессознательные страхи, желания и предубеждения. В отличие от них, ИИ лишь сопоставляет паттерны с данными из обучающей выборки, не испытывая реальных эмоций.

Чандрил Гош, преподаватель психологии Кентского университета, сравнивает работу ChatGPT с музыкантом, пишущим песню о разбитом сердце, никогда не испытав этого чувства. ИИ может точно описывать эмоции, но не переживает их по-настоящему.

Показательным стал эксперимент MIT MediaLab с алгоритмом «Норман», названным в честь персонажа Альфреда Хичкока. После обучения на жестоких изображениях с Reddit, ИИ начал видеть в пятнах Роршаха исключительно мрачные сцены насилия – там, где обычный алгоритм различал «птиц на ветке», «Норман» видел «человека, которого бьет током».

Иева Кубилюте, психолог из Лондона, подчеркивает, что ИИ в основном идентифицирует формы и текстуры, сравнивая их с тренировочными данными, но не способен придать им эмоциональный или символический смысл, как это делают люди.

Голландский разработчик Коэн Деккер предлагает создать совершенно новые чернильные пятна, неизвестные ИИ, чтобы лучше изучить его способности к распознаванию образов и склонность к «галлюцинациям» – случаям, когда системы искусственного интеллекта генерируют несуществующую информацию.

Сравнение интерпретаций ИИ и человека показывает фундаментальное различие между логическим анализом данных и сложным человеческим мышлением, включающим эмоции, личный опыт и внутренние конфликты. Это помогает лучше понять как механизмы работы искусственного интеллекта, так и особенности человеческого восприятия.


Новое на сайте

19208Как новые поколения троянов удаленного доступа захватывают системы ради кибершпионажа и... 19207Почему мировые киберпреступники захватили рекламные сети, и как Meta вместе с властями... 19206Как фальшивый пакет StripeApi.Net в NuGet Gallery незаметно похищал финансовые API-токены... 19205Зачем неизвестная группировка UAT-10027 внедряет бэкдор Dohdoor в системы образования и... 19204Ритуальный предсвадебный плач как форма протеста в традиционном Китае 19203Невидимая угроза в оперативной памяти: масштабная атака северокорейских хакеров на... 19202Как уязвимость нулевого дня в Cisco SD-WAN позволяет хакерам незаметно захватывать... 19201Как Google разрушил глобальную шпионскую сеть UNC2814, охватившую правительства 70 стран... 19200Как простое открытие репозитория в Claude Code позволяет хакерам получить полный контроль... 19199Зачем киберсиндикат SLH платит женщинам до 1000 долларов за один телефонный звонок в... 19198Устранение слепых зон SOC: переход к доказательной сортировке угроз для защиты бизнеса 19197Скрытые бэкдоры в цепочках поставок по: атаки через вредоносные пакеты NuGet и npm 19196Как абсолютная самоотдача, отказ от эго и физиологическое переосмысление тревоги помогают... 19195Отказ от стратегии гладиаторов как главный драйвер экспоненциального роста корпораций 19194Цена ручного управления: почему отказ от автоматизации данных разрушает национальную...
Ссылка