👀 ЧТО-ТО ТУТ НЕ ТАК

Несмотря на быструю эволюцию искусственного интеллекта, нейросети продолжают ошибаться в самых базовых вещах — например, неправильно считывают объекты на фото. Почему это так?

Компьютерное зрение совсем не похоже на человеческое. ИИ не рассматривает изображение, а анализирует его в три этапа:

1️⃣ Разбивает на фрагменты

Картинка делится на десятки небольших участков, каждый превращается в набор чисел

2️⃣ Ищет знакомые признаки

Модель сопоставляет их с миллиардами изображений, на которых училась: усы + треугольные уши + шерсть = вероятно, это кот

3️⃣ Собирает контекст

Определяет связи между объектами: человек держит чашку, собака лежит под столом, ребёнок запускает воздушного змея

Что может провоцировать ИИ на неправильные ответы?

🎾 Необычный или непривычный ракурс
🎾 Оптические иллюзии: отражения, тени и перспектива
🎾 Обрезанное фото со скромным контекстом
🎾 Объекты, редко встречающиеся в обучающих данных

🤩 Чем качественнее обучающие данные, тем сильнее модель и тем реже она ошибается.

Где чаще ловите ИИ на ошибках?

❤️ — в текстовых запросах
🔥 — в генерации изображений
👍 — на анализе фото и файлов

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС