Может ли крыса превзойти продвинутый искусственный интеллект в распознавании объектов?

Недавнее исследование, опубликованное в журнале Patterns, проведенное учеными из Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) в Италии, проливает свет на удивительные способности крыс в области визуального восприятия. Работа, возглавляемая Давиде Зокколаном, сравнивала способность крыс и сверточной нейронной сети (CNN) – одной из наиболее продвинутых моделей искусственного интеллекта, вдохновленной зрительной корой млекопитающих – распознавать объекты в различных условиях.
Может ли крыса превзойти продвинутый искусственный интеллект в распознавании объектов?
Изображение носит иллюстративный характер

Эксперимент показал, что крысы, вопреки распространенному мнению о примитивности их зрения, демонстрируют удивительную гибкость и адаптивность в распознавании объектов. Крысам, чьи глаза расположены по бокам головы и движутся в противоположных направлениях при наклоне головы, приходилось идентифицировать объекты на мониторе, используя лакомства и сенсорные датчики. Для модели CNN, использующей многослойную систему обработки изображений, был разработан специальный «предварительный этап обработки», имитирующий ограниченное пространственное зрение крыс.

Оба участника эксперимента продемонстрировали способность успешно распознавать объекты в их первоначальном состоянии. Однако, по мере усложнения задач (повороты, изменения размера, частичное закрытие), CNN требовалось все больше слоев и вычислительных ресурсов. Крысы же, напротив, уверенно идентифицировали объекты даже при значительных изменениях, включая частичное закрытие. Это указывает на то, что зрительная система крыс обладает большей гибкостью и адаптивностью, чем современные модели искусственного интеллекта.

По словам Давиде Зокколана: «Крысы, которых часто считают плохими моделями зрения, на самом деле демонстрируют сложные способности, которые заставляют нас переосмыслить потенциал их зрительной системы и, одновременно, ограничения искусственных нейронных сетей. Это говорит о том, что они могут быть хорошей моделью для изучения зрительных возможностей человека или приматов, у которых очень развита зрительная кора, даже по сравнению с искусственными нейронными сетями, которые, несмотря на их успех в воспроизведении человеческого визуального восприятия, часто делают это, используя совершенно иные стратегии».

Несмотря на впечатляющие достижения в таких областях, как генерация кода, разработка лекарств и прохождение стандартизированных тестов, существующие системы искусственного интеллекта все еще сталкиваются с ограничениями в более сложных задачах. Например, роботам по-прежнему трудно сохранять равновесие, делать медицинские диагнозы и даже генерировать правдоподобные, но вымышленные юридические факты.

Заявления руководителей технологических компаний, таких как генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и миллиардер Илон Маск, о скором наступлении эры «суперинтеллекта» кажутся преждевременными. Исследование показывает, что современный искусственный интеллект еще далек от того уровня визуальной остроты и адаптивности, которые демонстрируют биологические системы, такие как зрение крыс. Иными словами, до достижения «суперинтеллекта» ИИ предстоит пройти долгий путь и многое позаимствовать у природы.

Наблюдения показывают, что искусственному интеллекту еще многому предстоит научиться у мира природы, а животные, такие как крысы, обладают уникальными способностями, которые недооцениваются современными технологиями. Это исследование призывает к более глубокому изучению биологических систем для продвижения в области искусственного интеллекта.


Новое на сайте

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на Землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка