Yapay zeka neden hala elleri yanlış yapıyor ve ne zaman yanlış yapmıyor?

Ellerin neden gerçekten zor olduğu

Bu rastgele değildi. Bir el, vücudun neredeyse diğer tüm kısımlarından daha fazla bağımsız ekleme sahiptir ve alabildiği farklı konfigürasyon sayısı, çok daha dar bir aralıkta değişen, örneğin bir yüze kıyasla çok büyüktür.

Eller ayrıca sürekli olarak kendi üzerini örter. Parmaklar parmakların arkasından geçer, bir kavrama avucun çoğunu gizler ve görünür dış hat küçük bir döndürmeyle tamamen değişir. Fotoğraflardan öğrenen bir model, tek bir nesne için çok çeşitli kısmi şekiller görür.

Ve eğitim verileri yardımcı olmuyor. Fotoğraflar yüzler etrafında oluşturulur ve eller karenin kenarında görünür, hareketle bulanıklaştırılır, kırpılır veya onları gizleyen bir şey tutar. Örnekler, tam olarak önemli olan yönüyle bol ve düşük kaliteliydi.

Bir araya getirildiğinde, bu tanıdık hatayı üretti: bir elin parmak şeklindeki şeylere bağlı olduğunu bilen ve kaç tane oldukları, hangi düzenlemede, hangi ölçekte oldukları konusunda güvenilir bir hissiyata sahip olmayan bir model.

Onu ne düzeltti

Egzozmatik bir şey yok. Daha fazla veri, daha iyi etiketlenmiş, ayrıca modellerin mekansal yapıyı genel olarak nasıl ele aldığını iyileştiren mimari değişiklikler ve eleştiriden yorulmuş ekiplerin açık ilgisi.

Son satır tüm makalenin amacını oluşturur. Anlatı yıllar önce düzeltildi ve tavsiye hâlâ dolaşımda, bu da insanların bunu uygulayarak görüntüleri aktif olarak yanlış okuduğu anlamına geliyor.

Sayım neden artık her iki yönde de başarısız oluyor

Önce yanlış negatif: doğru eller hiçbir şey kanıtlamaz. Mevcut modeller bunları çoğu zaman düzgün bir şekilde oluşturur, bu nedenle parmak testini geçen bir resim, neredeyse her şeyin geçtiği bir testi geçmiştir.

İkincisi yanlış pozitif ve bu durum daha fazla zarara yol açıyor. Hareket halindeki fotoğraflanan gerçek eller bulanık, birleşmiş, görünüşte deforme olmuş şekiller üretir. Bir partide jest yapan birinin gerçek bir fotoğrafı, saymaya odaklanmış bir kişiye, uyarldıkları şeyin tam aynısı gibi görünebilir.

Bu asimetri önemlidir çünkü maliyet eşit olmayan bir şekilde dağılır. Üretilmiş bir görüntüyü yanlışlıkla gerçek olarak reddetmek genellikle telafi edilebilir; gerçek bir fotoğrafı ve içindeki kişiyi yanlışlıkla suçlamak ise telafi edilemez.

Ayrıca kendi kendini pekiştirir. Ellerin ayırt edici özellik olduğunun söylendiği biri garip görünen bir el bulur, görüntünün sahte olduğu sonucuna varır ve hatayı üreten tavsiyeyi tekrarlar; emekli bir sezgiselliğin faydalılığından yıllarca daha uzun süre yaşamasının yolu budur.

Olayın diğer tüm ayırt edici özellikler hakkında öğrettikleri

Eller genel bir modelin üzerinde çalışılmış bir örneğidir ve bu model herhangi bir özel ipucundan daha yararlıdır.

• Görünür bir kusur halka açık bir kıyaslama ölçütüdür. Adı konabilen her şey ölçülür ve ölçülen her şey optimize edilir.
• Popülarite düzeltmeyi hızlandırır. Bir ayırt edici özellik ne kadar yaygın olarak tekrarlanırsa, onu kaldırmak için o kadar çok teşvik olur.
• Tavsiye kusurdan yıllarca daha uzun ömürlüdür. Düzeltme hiçbir zaman orijinal ipucunun yayıldığı kadar hızlı yayılmaz.
• Düzeltmeler araçlar arasında eşit değildir. Amiral gemisi bir modelde kaldırılan bir ayırt edici özellik, daha eski veya daha küçük bir modelde kalmaya devam edebilir.
• Artık aşağı doğru hareket eder. Hayatta kalan şey görünür kusurlar değil, bir gözün çözümleyebileceğinin altında olan istatistiksel dokudur.

Son nokta, algılama araçlarının var olmasının tam nedenidir. Farklılıklar hala görünür olsaydı, kimse bunları bulmak için bir modele ihtiyaç duymazdı ve tüm alan aranacak şeylerin bir listesi olurdu.

Hâlâ geçerliliğini koruyanlar

İki kontrol ailesi bu modele direndi ve her ikisi de yerel ayrıntılardan ziyade kare genelindeki tutarlılıkla ilgilidir.

Işıklandırma birincisidir. Bir fotoğraftaki her yüzey aynı kaynaklar tarafından aydınlatılır, bu nedenle gölge yönü, sertliği ve renk sıcaklığı uyuşur. Üretilen bir sahne genellikle özneyi doğru ve çevreyi yaklaşık olarak doğru yakalar ve uyumsuzluk gölgelerde kendini gösterir.

Fiziksel süreklilik ikincisidir. Omuzun arkasından geçip yanlış yerde yeniden görünen bir kayış, orada olamayacak bir odayı gösteren bir yansıma, bir tıkanıklık boyunca sıraya girmeyen bir desen. Bunlar dış görünüşlerin bir modelinden ziyade dünyanın bir modeline ihtiyaç duyar.

Hiçbiri hızlı bir test değildir ve dürüst sonuç budur. Hâlâ işe yarayan kontroller resme bir yer olarak bakmayı gerektirir ve hızlı olan kontroller düzeltilmiş olanlardır.

Bunun bunu öğreten herkes için anlamı nedir

Çok miktarda medya okuryazarlığı materyali hâlâ insanlara güven veren hatalar üreten bir testi öğreten parmak sayımıyla öncülük etmektedir. Bu konuda eğitim, rehberlik veya okul dersi yazan herkesin içerik sorunu değil sürüm sorunu vardır.

Dersin dayanıklı sürümü özelliklerden ziyade yöntemle ilgilidir. Görünür kusurların geçici olduğunu, öğretilecek kadar popüler olan herhangi bir ipucunun düzeltilecek kadar da popüler olduğunu ve güvenilir soruların kaynak ve bağlamla ilgili olduğunu öğretin.

Hata modunu açıkça öğretmek de değerlidir. Hareket halindeki gerçek ellerin yanlış göründüğünü bilen birinin gerçek bir kişinin gerçek fotoğrafına sahte deme gibi asıl zararı veren suçlamada bulunma olasılığı çok daha düşüktür.

Bu tür materyaller için dürüst başlık, hiçbir hızlı görsel testin mevcut modellerle temastan sağ çıkamayacağı ve yararlı becerilerin bir görüntünün nereden geldiğini ve inanılmasından kimin yarar sağladığını sormak olduğudur.