Cons Hopkins Universitetinin alimləri müəyyən ediblər ki, müasir neyron şəbəkələri videodakı sosial qarşılıqlı əlaqəni, hətta qısa üç saniyəlik səhnələrdə dərk etmək baxımından insanlardan aşağıdır.

Valyuta.az xəbər verir ki, bu barədə Cons Hopkins Universiteti (JHU) məlumat yayıb.

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 (AI) modellərinə təqdim edilib.

Məlum olub ki, insanlar demək olar həmişə eyni şərhlərə gəlirlər, AI isə yox. Video modellər insanların hərəkətlərini dəqiq təsvir edə bilməyib və 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 performans göstərib, video modellər isə beynin səhnəyə reaksiyasını daha yaxşı proqnozlaşdırıb, lakin heç bir model insan səviyyəsində anlayışa yaxınlaşmayıb.

"Avtonom avtomobil idarə edən süni intellekt piyadaların və digər sürücülərin niyyətlərini və hərəkətlərini başa düşməlidir. Məsələn, piyada küçəni keçə bilir, yoxsa səkidə kimsə ilə danışır? Hazırda süni intellekt bununla məşğul ola bilməz.", deyə koqnitiv elmlər üzrə dosent və tədqiqatın aparıcı müəllifi Leyla İşık bildirib. 

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

Tədqiqatın həmmüəllifi Katya Qarsiya deyib: "AI şəkillərdə üzləri və obyektləri görməyi öyrəndi - bu, böyük bir addım idi. Amma real həyat şəkillər toplusu deyil. O, zamanla açılır və kontekst və dinamikanın başa düşülməsini tələb edir".

Paşa Məmmədli