Да, ИИ отлично работает с огромным количеством информации, генерирует изображения и тексты, но дела с пространственным мышлением у него обстоят весьма туго.
ИИ не умеет завязывать шнурки: задачи в трехмерном пространстве ставят робота в тупик
А кто-то переживает по поводу того, что ИИ все больше становится похож на человека... Попросите робота завязать элементарный узел и увидите, как он зависнет.
Freepik
А вот с распутыванием узлов он более-менее справляется.
И новый трехмерный симулятор «KnotGym» это продемонстрировал. С помощью этой программы исследователи смогли увидеть, насколько точно ИИ решает нестандартные задачи, которые выбиваются из рамок привычного обучения, и как он откликается на изменение сложности поставленных задач.
Во время эксперимента тестируемым моделям предоставили картинки с изображением узлов и петель, а задачей было либо завязать тот или иной узел, либо, наоборот, распутать, либо сделать из одного узла другой.
Задача с узлами
Так вот распутать простые узлы у ИИ получилось. Примерно 90% попыток закончились успешно. Но с завязыванием узлов или их преобразованием у нейросетей настоящая беда. Причем если в узле было 2 пересечения, ИИ справлялся в 83% случаев, если три, то всего в 16%. А если нужно было сделать более трех пересечений, ИИ оказывался бессилен.
Отсюда эксперты сделали вывод о том, что ИИ на данный момент не способен открывать новое. И сравнили этот процесс с детьми, играющими с кубиком Рубика. Ребенок, который с интересом крутит его в руках, в конечном итоге додумается до нужной последовательности действий и соберет все грани.
То есть ребенок в процессе игры на самом деле занят исследованием, опирается на имеющийся опыт, анализирует дальнейшие действия и идет к решению задачи. Такой же подход исследователи хотят видеть у ИИ, но пока он его не демонстрирует.