Жасалма интеллект технологиялары чыныгы шарттарда социалдык өз ара аракеттерди эффективдүү түшүнүүгө алиге чейин жөндөмсүз. Жон Хопкинс университетинин окумуштууларынын изилдөөсү көрсөткөндөй, азыркы эң өнүккөн ИИ-моделдер да адамдардын динамикалык көрүнүштөрдөгү жүрүм-турумун интерпретациялоодо кыйла артта калышат. Бул кемчиликтер автономдуу унаалар жана робототехника сыяктуу тармактар үчүн өзгөчө маанилүү, анткени бул жерде ИИ адамдар менен күтүүсүз шарттарда өз ара аракеттешүүгө тийиш.
Бул тууралуу «InoZpress» шилтеме берүү менен билдирди SciTechDaily
Изилдөө авторлору азыркы алгоритмдер адамдардын максатын, ниетин жана аракеттерин тааный албай турганын белгилешет. Бул чектөөлөрдүн себеби катары ИИ архитектурасынын башынан эле статикалык сүрөттөрдү талдоого багытталган болушу айтылууда, ал эми социалдык аракеттер жандуу жүрүм-турум үлгүлөрүн түшүнүүнү талап кылат.
Адамдардын кабыл алуусу ИИден жогору
ИИ менен адамдардын мүмкүнчүлүктөрүн салыштыруу үчүн, катышуучуларга үч секундадан турган видеоклиптер көрсөтүлүп, ошол көрүнүштөрдөгү социалдык аракеттерди бирден бешке чейинки шкалада баалоо сунушталган. Видеолордо адамдардын бири-бири менен аракети, жанаша жасаган иштери же өз алдынча аракеттери чагылдырылган.
Андан соң ушундай эле тапшырма 350дөн ашык тилдик, видео жана сүрөттөрдү таануу алгоритмдерине берилген. Алар адамдар видеолорду кандай бааларын жана мээнин реакциясы кандай болорун божомолдошу керек эле. Адам катышуучуларынын баалоосу негизинен бирдей чыккан, ал эми ИИ-моделдер муну кайталай алышкан жок.
Моделдер менен реалдуулуктун ортосундагы ажырым
Видеоалгоритмдер адамдар видеодо эмне кылып жатканын так аныктай алышкан эмес. Сүрөттөрдү анализдеген моделдер да адамдар сүйлөшүп жатабы же жөн гана жанаша жүрүшөбү — айырмалай алышкан эмес. Тилдик моделдер адам жүрүм-турумун божомолдоодо салыштырмалуу ийгиликтүү болгон, бирок алар дагы жетишээрлик деңгээлге жете алган эмес.
Изилдөөчүлөр белгилегендей, ИИнин ийгилиги азырынча статикалык маалыматтарды — жүздөрдү, объекттерди жана фонду — талдоого гана жетишти. Бирок чыныгы жашоодо маанилүүсү — контекстти, окуянын өнүгүшүн жана адамдар ортосундагы мамилелерди түшүнүү. Бул үчүн убакыт ичинде жүргөн окуяларды тааный алган жаңы моделдер керек.
ИИ системаларынын архитектуралык чектөөлөрү
Окумуштуулар бул чектөөлөрдүн себеби нейрондук тармактар мээнин сүрөттөрдү кабыл алган бөлүгүнө окшоштуруп иштелип чыкканы менен түшүндүрүшөт. Бирок социалдык көрүнүштөрдү талдоо адам мээсинин таптакыр башка бөлүгүнүн жоопкерчилигинде, жана бул ИИ адамдардын жүрүм-турумун тууралай албай жатышына негиз берет.
ИИ системалары алиге чейин адамдардагыдай когнитивдик ийкемдүүлүккө жете элек — ниеттерди түшүнүү, аракеттерди алдын ала көрүү жана мотивацияны баалоо жөндөмүнө. Бул автономдуу унаалардан баштап ооруканада жардамчы роботторго чейин социалдык динамикага ылайык жооп кайтаруу талап кылынган тармактарда ИИнин ишенимдүүлүгүн суроого салат.
Жасалма интеллектти өнүктүрүүдөгү кийинки кадам
Окумуштуулар ИИ өнүгүүсү азырынча объекттерди жана сүрөттөрдү таануу баскычында токтоп турганын белгилешет. Өз ара аракеттерди түшүнүүгө өтүү жаңы нейрондук тармак архитектурасын талап кылат. Ошондуктан бул изилдөө менен аныкталган маселе ИИ өнүгүүсүндөгү «сокур так» деп атоого болот.
Биз буга чейин жазганыбызды эскертебиз, эмне үчүн көпчүлүк AI долбоорлору ишке ашпай калат жана алардын тагдырын өзгөрткөн бир кадам.
