Um estudo liderado por Biyu He, da New York University Grossman School of Medicine, mostrou que mais de 200 modelos de IA não conseguem reconhecer formas simples de objetos, enquanto humanos acertam com facilidade, segundo a Frankfurter Alleine Zeitung.
Como o teste foi feito
Segundo a Frankfurter Alleine Zeitung, os pesquisadores submeteram mais de 200 redes neurais profundas, com diferentes arquiteturas e treinamentos, ao mesmo conjunto de estímulos.
- Silhuetas pretas sem qualquer detalhe interno;
- Padrões de textura como pelagem, sem contorno reconhecível;
- Arranhos de pequenos objetos que preservam detalhes locais mas destroem o contorno global.
As imagens pertenciam a 48 categorias do dia a dia, totalizando 240 estímulos modificados das três formas acima.
Resultados e consequências
De acordo com a Frankfurter Alleine Zeitung, nenhum dos mais de 200 modelos de IA conseguiu igualar o desempenho humano em todas as condições; quando a identificação dependia exclusivamente da percepção da silhueta geral, os algoritmos ficaram consistentemente atrás dos participantes humanos.
Em um teste adicional, gatos foram algumas vezes classificados como "palavras cruzadas", mostrando a dificuldade da IA em reconhecer formas globais.
A Frankfurter Alleine Zeitung destaca que essa limitação tem implicações para o desenvolvimento de sistemas de direção autônoma, que dependem da detecção rápida de contornos de veículos e pedestres.
O SWI swissinfo.ch publicou apenas a manchete resumindo a fraqueza da IA no reconhecimento de formas.
