Facebooki algoritmid võivad teie näo rahvahulgast välja tõsta (või proovida vähemalt), kuid see ei saa siiski öelda, kas te poseerite perekonnaportreedes või joote sõpradega - see ei saa teile öelda, kuidas te teistega suhtlete . Ehkki tulevikus võivad arvutid just seda teha. Nüüd on teadlased pakkunud välja viisi, kuidas aru saada, kui nutikad arvutid visuaalselt tuvastatavad on. Nad nimetavad oma testi visuaalseks Turingi testiks pärast arvutiteadlase Alan Turingi testi, kas arvuti suudab kuvada inimesele sarnast intelligentsust.
Testi populaarseim arusaam on see, et seda kasutatakse inimeste ja arvutite eristamiseks - ja selleks kasutatakse ühte versiooni, kui teete CAPTCHA abil uue e-posti registreerumiseks. Kuid tehisintellekti uurijad mõtlevad testile tõesti kui viisile, kuidas mõõta, kui kaugele on arenenud arvutiintellekt jõudnud.
"Arvutinägemises on viimastel aastatel tehtud muljetavaldavaid edusamme, " ütles Stuudi Geman, Browni ülikooli matemaatikaprofessor ja üks uuele hinnangule ettepaneku teinud teadlane pressiteates. "Me arvasime, et võib-olla on aeg tõsta lairiba nende süsteemide hindamise ja võrdlusuuringute osas."
Selle asemel, et lihtsalt tuvastada, et pilt näitab kahte inimest, kontrollib test, kas arvutid suudavad aru saada, et kaks inimest vestlevad või isegi vaidlevad. Praegu kasutavad teadlased oma programmide testimiseks avalikult kättesaadavaid andmekogumeid - MIT-il on LableMe, mis kasutab avaliku teabe kogumist, et tuvastada näiteks kujutistel "auto", "puu" ja "hoone". Selle parandamiseks ja suurema väljakutse pakkumiseks tulid Brownil töötavad teadlased välja standardiseeritud visuaalse Turingi testi raamistik.
Lee Gomes IEEE Spektri aruannete jaoks:
Nende pakutud meetod nõuab, et inimtestide kujundajad töötaksid välja loetelu teatud atribuutidest, mis pildil võivad olla, näiteks kas tänavapildis on inimesi või kas inimesed kannavad midagi või räägivad omavahel. Nende fotode alusel löövad fotod kõigepealt käed järgi; siis kuvatakse arvutinägemissüsteemil sama pilt ilma vastusteta, et teha kindlaks, kas see suutis valida, mida inimesed olid märganud.
Esialgu oleksid küsimused algelised, küsides, kas näiteks pildil määratud piirkonnas on mõni inimene. Kuid küsimused muutuvad keerukamaks, kuna programmid muutuvad keerukamaks; keerulisem küsimus võib hõlmata pildil olevate erinevate inimeste omavahelise suhtluse olemust.
Meeskond kirjeldas testi ajakirjas Proceedings of the National Academy of Sciences . Praeguse seisuga ei suuda Saksa sõnul ükski arvutisüsteem läbida isegi uue testi lihtsaid versioone. Kuid tulevikus nad seda teevad. Kuna igal fotol on palju võimalikke atribuute, peaksid teadlased leidma oma arvutitele uuenduslikke viise fotode hindamiseks õppimiseks.
"Teadlastena kipume" proovile õpetama ", " ütleb Geman avalduses. „Kui on teatud võistlused, kuhu kõik osalevad, ja need on edu mõõdupuud, siis sellele keskendumegi. Seega võib olla mõistlik testi muuta, pannes selle lihtsalt praeguste nägemissüsteemide käeulatusest välja. "
