人工智能在一些领域发展迅速，其应用也变得广泛。然而，研究人员认为，尽管它取得了进步，但它永远无法与人类的视觉处理能力相提并论。
纽约大学发表在该杂志上的一项研究的合著者詹姆斯·埃尔德教授说，在现实世界的人工智能应用中，深度卷积神经网络(DCNNs)可能不会以与人类相同的方式感知事物，这是由于构型形式感知iScience．
(图片来源:张林涛/Getty Images)
北京，中国——8月18日:2022年8月18日，在中国北京举行的2022年世界机器人大会上，一名男孩指着人工智能机器人海报。周四，2022年世界机器人大会在北京开幕。
深度学习模型
首先报道的是Sci万博体育登录首页TechDaily根据担任约克大学人类与计算机视觉研究主席的埃尔德领导的一项研究，深度学习模型在捕捉人类形状感知的结构本质方面存在不足。
这些发现阐明了为什么深度人工智能模型在特定情况下会出现问题，并强调了为了理解大脑如何处理视觉信息，必须考虑物体识别以外的活动，埃尔德说。
Elder强调，当试图解决具有挑战性的识别问题时，这些深度模型经常使用“捷径”。
尽管这些快速切割在许多情况下可能是有效的，但作者指出，在我们目前与工业和政府合作伙伴开发的一些现实世界的人工智能应用中，它们可能存在风险。
这种应用的一个例子是交通视频安全系统。埃尔德指出:“在繁忙的交通场景中，车辆、自行车和行人等物体相互阻碍，并以一堆不相连的碎片的形式出现在司机的视线中。”
他强调，大脑必须正确地对这些碎片进行分类，以识别物体的准确类别和位置。他声称，用于交通安全监控的人工智能系统只能单独感知这些碎片，最终无法完成任务。
埃尔德说，这可能会给道路使用者带来“潜在的误解风险”。
根据研究小组的说法，需要训练网络来处理更复杂的对象问题，而不仅仅是类别分类，以匹配人类可配置的灵敏度。
AI中的偏见
在最近的另一项研究中发表在《哲学与技术》杂志上，剑桥性别研究万博体育登录首页中心的研究人员声称，人工智能招聘工具很肤浅，堪比“自动化伪科学”。
他们断言，这是“技术解决主义”的一个危险例子，他们将其定义为使用技术来解决歧视等难题，而不进行万博体育登录首页必要的投资或改变组织文化。
根据…新闻发布会上来自剑桥大学的研究人员与一群剑桥大学计算机科学专业的本科生合作，创建了一个在线人工智能工具，以揭穿人工智能消除工作场所偏见的说法。
“个性机器”展示了面部表情、着装、灯光和背景的任意改变可能会导致截然不同的个性解读，这可能意味着在当前竞争毕业生职位的求职者中被拒绝或被聘用的区别。
剑桥大学的研究小组声称，由于人工智能的目的是寻找雇主理想的候选人，因此当人工智能被用来缩小候选人范围时，它最终可能会促进劳动力的一致性，而不是多样性。
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作者:Jace Dela Cruz
