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

20854Как дешёвые Android-смартфоны превращаются в чужие прокси? 20853В Индии имя звонящего появится на экране вместе с номером 20852Как проверить готовность команды к звонку с клонированным голосом? 20851Уязвимости MarkLogic: делегированные права могли открыть путь к администраторскому... 20850Как GitHub закрыл лазейку, угрожавшую тысячам npm-пакетов? 20849Hirudo подменяет банковские приложения, чтобы обойти их защиту 20848Как Vghost превратил старую ошибку Linux в путь к root? 20847Уязвимости в PAN-OS и Cisco Secure Email Gateway уже используют атакующие 20846Как уязвимость GitLab могла открыть сервер для чужого кода? 20845Уязвимость SAP Cloud SDK могла отправить OAuth2-секреты злоумышленнику 20844Уязвимость в Nextcloud открыла путь к веб-оболочкам на серверах 20843Смогут ли малые ИИ-модели превратить бытовую технику в ботнет? 20842Пять уязвимостей NGINX: кому грозит риск и как закрыть его 20841Тайный диктофон в OpenAI: что утверждают следователи 20840Как проверять уязвимость входа, не заходя дальше дозволенного?
Ссылка