Alimlər müəyyən ediblər ki, müasir neyron şəbəkələri videoda - hətta qısa üç saniyəlik səhnələrdə belə sosial qarşılıqlı əlaqəni başa düşməkdə insanlardan geri qalır.

TED.az xəbər verir ki, bu barədə Cons Hopkins Universitetindən məlumat verilib.

Təcrübədə iştirakçılara insanların qarşılıqlı əlaqədə olması, bir-birinin yanında hərəkətlər etməsi və ya müstəqil hərəkət etməsini əks etdirən qısa videolar nümayiş etdirilib. Könüllülər baş verənləri müxtəlif sosial xüsusiyyətlərə görə qiymətləndiriblər. Eyni tapşırıqlar daha sonra 350-dən çox dil, video və qrafik süni intellekt modellərinə təqdim edilib.

Məlum olub ki, insanlar demək olar həmişə baş verənləri eyni cür interpretasiya ediblər, süni intellekt isə yox. Video modellər insanların hərəkətlərini dəqiq təsvir edə bilməyib. Hətta bir sıra kadrları təhlil edən ən yaxşı görüntü modelləri belə insanların bir-biri ilə əlaqədə olub-olmadığını müəyyən etməkdə çətinlik çəkiblər. Dil modelləri insan davranışını proqnozlaşdırmaqda daha yaxşı nəticə göstəriblər, video modellər isə beynin hadisəyə reaksiyasını. Lakin heç bir model insan səviyyəsində dərk etmə qabiliyyətinə yaxınlaşa bilməyib.

"Avtonom avtomobil idarə edən süni intellekt piyadaların və digər sürücülərin niyyətlərini və hərəkətlərini başa düşməlidir. Məsələn, piyada küçəni keçmək istəyir, yoxsa sadəcə səkidə kimsə ilə danışır? Hazırda süni intellekt bunun öhdəsindən gələ bilmir", - deyə koqnitiv elmlər üzrə dosent və tədqiqatın aparıcı müəllifi Leyla İsik bildirib.

Alimlər hesab edirlər ki, problemin kökü neyron şəbəkələrinin strukturundadır: onlar beynin statik təsvirləri tanımaq üçün məsul olan sahəsinin strukturundan ilham alırlar, halbuki dinamik sosial səhnələrin qavranılmasına beynin digər hissəsi cavabdehdir.

"Süni intellekt şəkillərdə üzləri və obyektləri görməyi öyrənib ki, bu da böyük bir addımdır. Lakin real həyat şəkillər toplusu deyil. O, zaman müstəvisində baş verir, kontekst və dinamikanın başa düşülməsini tələb edir", - deyə tədqiqatın həmmüəllifi Keti Qarsiya qeyd edib.