ИИ все еще не похож на мозг, показала обратная проверка.

Системы машинного зрения на базе ИИ работают не так, как мозг человека, выяснили в йоркском университете в Торонто. Искусственные нейронные сети (инс) используют как модели для изучения мозга.
Старший автор нового исследования кохитидж кар (занимается визуальной нейронаукой в йоркском университете) перевернул вопрос: если ИИ отражает работу мозга, должна ли активность мозга предсказывать процессы внутри ИИ? - и разработал тест на "Обратную Предсказуемость"
. Результаты в Nature Machine Intelligence опубликованы.

Для исследования взяли 1320 изображений (медведь, слон, лицо, яблоко, автомобиль, собака, стул, самолет, птица, зебра на фоне пейзажей, интерьеров, уличных сцен) и еще 300 изображений тех же объектов в виде контуров, рисунков, схем, художественных вариаций.

Результаты: модели ИИ хорошо предсказывают активность нейронов, но мозг не может с той же точностью предсказать параметры модели. Этого не наблюдается при сравнении нейронов одного мозга с нейронами другого.

Проблема в том, что расхождение между мозгом приматов и инс будет накапливаться. Таким образом, если обратное предсказание неверно, модели не могут служить адекватными гипотезами о работе мозга. Соавтор исследования Сабина мюзеллек добавляет, что модели, считавшиеся подобными мозгу, полагаются на компоненты, которые мозг не использует.

В будущем модели, более похожие на мозг, могли бы помогать при ПТСР, аутизме, но пока их применение рискованно. Нужно проверить модели для слуховой, языковой и моторной систем.

Кар отмечает, что подход позволяет определить, какие части инс соответствуют активности мозга. Это важно для программы исследований аутизма, где модели нейротипичного мозга служат базовым ориентиром.
Набор инструментов для тестирования моделей ИИ выложен в открытый доступ.