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L’IA et les humains perçoivent les objets de manière différente : le sens face aux caractéristiques visuelles.
Les humains se concentrent sur le sens et la signification des objets, tandis que l’IA privilégie les caractéristiques visuelles comme la forme ou la couleur.
Cette distinction est qualifiée de « biais visuel » en IA, indiquant que même lorsque les systèmes d’IA semblent reconnaître des objets, leurs méthodes de pensée et de décision peuvent diverger considérablement de celles des humains, ce qui soulève des questions sur leur fiabilité.
Pour examiner ces différences, les scientifiques ont comparé les jugements d’objets humains basés sur une vaste base de données avec ceux fournis par des réseaux de neurones profonds.
En analysant les « dimensions » découlant de ces jugements, ils ont constaté que, bien que certaines caractéristiques soient similaires, des différences significatives persistent.
Cette recherche ouvre la voie à des enquêtes futures sur la façon dont l’IA interprète le monde par rapport aux êtres humains, offrant une méthode pour approfondir notre compréhension de la cognition humaine et des technologies d’IA.