L’Intelligenza Artificiale non supera gli esseri umani nel riconoscimento visivo degli oggetti, come dimostrato da un nuovo studio condotto da ricercatori della New York University. Gli esperimenti hanno rivelato che, nonostante l’addestramento su milioni di immagini, i modelli di intelligenza artificiale non riescono a interpretare gli oggetti come fanno le persone. Gli esseri umani, in grado di sfruttare dettagli visivi complessi, superano i sistemi di riconoscimento automatico, anche quando le immagini sono leggermente distorte. La capacità di riconoscere oggetti in base alla forma globale rimane ineguagliabile.
Il lavoro, pubblicato su iScience, ha testato più di 200 reti neurali profonde (DNN), ma nessun modello è riuscito a riprodurre completamente gli schemi di riconoscimento degli oggetti delle persone. Gli scienziati hanno modificato sistematicamente la forma globale, le parti interne e le texture di immagini di oggetti comuni, come gatti, farfalle, auto e pannocchie di mais, e hanno confrontato i risultati con quelli degli esseri umani. I partecipanti hanno dimostrato una capacità superiore nel riconoscimento, anche in presenza di piccole distorsioni.
La capacità umana di riconoscere oggetti basandosi sulla forma globale rimane ineguagliabile.
Secondo Biyu J. He, autore dello studio, i modelli di intelligenza artificiale non riescono a percepire gli oggetti visivamente nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani. Anche se i sistemi DNN possono eguagliare le capacità umane in alcuni compiti, non riescono a interpretare gli oggetti in modo completo e flessibile. La distorsione, anche minima, può compromettere il loro funzionamento, mentre gli esseri umani riescono a compensare con maggiore agilità.
Un problema chiave è la “distorsione”, ovvero la capacità delle macchine di essere ingannate da piccole alterazioni nell’immagine. Gli esseri umani, invece, riescono a riconoscere gli oggetti anche quando alcuni aspetti sono modificati, grazie a una comprensione più profonda delle caratteristiche visive. I ricercatori hanno sottolineato che, nonostante l’addestramento su un numero enorme di immagini, i modelli di visione artificiale non sono ancora in grado di raggiungere la precisione e la versatilità della visione umana.
La visione umana è ancora superiore in termini di adattabilità e comprensione visiva.
Lo studio ha anche evidenziato che, nonostante i progressi nell’addestramento dei modelli, la capacità di riconoscere oggetti in base alla forma complessiva rimane un ambito in cui l’IA non è in grado di eguagliare gli esseri umani. Questi risultati mettono in luce i limiti attuali della tecnologia e la necessità di ulteriori ricerche per migliorare la capacità di interpretazione visiva delle macchine.
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