L'IA non è brava a riconoscere gli oggetti quanto noi

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AGI - La interpelliamo sempre più spesso, ci affidiamo a lei, e a volte ci fa sentire anche un po stupidi.Eppure, l'Intelligenza Artificiale ha difficoltà a riconoscere gli oggetti quando alcuni aspetti della sua immagine sono distorti.L'IA non riconosce bene gli oggetti È quanto emerge da un nuovo studio pubblicato su iScience e guidato dalla New York University. "Gli attuali modelli di intelligenza artificiale non riescono a percepire gli oggetti visivamente nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani - afferma l'autore Biyu J. He della New York University -. Abbiamo testato più di 200 reti neurali profonde e nessun modello è riuscito a riprodurre completamente gli schemi di riconoscimento degli oggetti delle persone in carne e ossa. La capacità degli esseri umani di sfruttare gli indizi visivi relativi alla forma globale per il riconoscimento degli oggetti rimane ineguagliabile".Un problema di "distorsione"Quando ci troviamo di fronte a un oggetto, siamo in grado di riconoscerlo in base a diverse caratteristiche, tra cui la sua consistenza, i piccoli dettagli interni e la forma o la silhouette generale.Tuttavia, rispetto agli esseri umani, le macchine possono essere ingannate anche da piccole distorsioni dell'immagine. Studi precedenti hanno dimostrato che i modelli computazionali di reti neurali profonde (DNN), sviluppati addestrando i computer su grandi quantità di dati e immagini, possono eguagliare le capacità degli osservatori umani in determinati compiti. Nel tempo, le macchine 'imparano' schemi complessi che consentono loro di riconoscere visivamente e nominare gli oggetti in base al loro aspetto.Le modalità di ricercaPer scoprire se i modelli esistenti per la visione artificiale funzionano allo stesso modo della visione umana, He e i suoi colleghi hanno creato una serie di immagini per mettere alla prova i modelli di intelligenza artificiale.Hanno modificato sistematicamente la forma globale, le parti interne e le texture di molte immagini, come un gatto, una farfalla, un'auto e una pannocchia di mais, e poi hanno confrontato la capacità umana di identificare correttamente questi oggetti con quella di decine dei migliori modelli DNN. Hanno scoperto che gli esseri umani erano più bravi degli algoritmi di intelligenza artificiale a riconoscere gli oggetti a partire dalla loro forma complessiva. Gli algoritmi informatici hanno costantemente ottenuto risultati inferiori rispetto alle persone. "Questi risultati - conclude He - dimostrano che gli attuali modelli di visione artificiale non sono ancora del tutto in linea con le capacita' umane, nonostante siano stati addestrati su un numero enorme di immagini scattate da esseri umani".