Kannst du besser sehen als eine KI? Ein Studie beweist, dass die Mode-Technologie noch viele Verbesserungen benötigt

Kannst du besser sehen als eine KI? Ein Studie beweist, dass die Mode-Technologie noch viele Verbesserungen benötigt

In der Mode-Technologie spielt die Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Doch eine aktuelle Studie zeigt, dass die Fähigkeiten von KI-Systemen in diesem Bereich noch lange nicht ausreichend sind. Im Gegensatz zu menschlichen Augen sind KI-Systeme noch nicht in der Lage, bestimmte Bildmerkmale zu erkennen und zu interpretieren. Dies bedeutet, dass die Modetechnologie noch viele Verbesserungen benötigt, um die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen. In diesem Artikel werden wir näher auf die Ergebnisse der Studie eingehen und diskutieren, was dies für die Zukunft der Mode-Technologie bedeutet.

Künstliche Intelligenz weiterentwickeln: Studie zeigt, dass Modell-Technologie nicht alles kann

Die Popularität der künstlichen Intelligenz führt dazu, dass Forscher różne Tests durchführen, um den Umfang dieser Technologie kennenzulernen. Vor einer Woche haben wir erfahren, dass ChatGPT erfolgreich ein Experiment mit Universitätsstudenten bestanden hat, indem es bewiesen hat, dass es kein Examen gibt, das es nicht bestehen kann. Kurz darauf haben wir auch Daten einer Studie gesammelt, die untersucht hat, ob eine künstliche Intelligenz cleverer ist als ein Mensch.

Visionäre Fähigkeiten: KI-Modelle zeigen Schwächen bei visuellen Aufgaben

Im Gegensatz zu den üblichen Forschungen im Bereich der künstlichen Intelligenz haben Wissenschaftler der Universität Auburn und der Universität Alberta entschieden, einen anderen Ansatz zu verfolgen. Laut einem Bericht von Ars Technica haben führende KI-Modelle wie GPT-4 oder Gemini oft Schwächen bei visuellen Aufgaben, ein Aspekt, der bei Menschen nicht auftritt. Um dies zu untersuchen, haben die Forscher acht einfache Tests zur Sehschärfe entwickelt, um die Fähigkeiten der KI-Modelle zu evaluieren.

Die Tests wurden mithilfe von personalisierten Code generiert und basieren nicht auf vorherigen Bildern, was die Möglichkeit minimiert, dass die KI-Modelle die Aufgaben durch Memorieren lösen können. Trotzdem erzielten die KI-Modelle bei einfacheren Aufgaben eine Genauigkeit von unter 100%. Zum Beispiel erreichte Gemini-1.5 Pro bei der Identifizierung von Buchstaben eine Genauigkeit von 93%.

Die Ergebnisse waren jedoch schlechter, wenn es um Aufgaben wie das Zählen von Zeilen und Spalten in leeren Gittern ging. GPT-4, das Modell mit den besten Ergebnissen, erreichte nicht einmal 60%. Kleinere Änderungen an den Experimenten, wie das Hinzufügen von überlappenden Kreisen, führten zu weiteren Schwankungen in den Ergebnissen und einem Rückgang der Trefferquote.

Obwohl die künstliche Intelligenz in nur wenigen Monaten große Fortschritte gemacht hat, hat diese Studie gezeigt, dass sie noch viel zu verbessern hat, insbesondere im Bereich der visuellen Wahrnehmung.

Die wichtigsten Ergebnisse:

• KI-Modelle wie GPT-4 und Gemini haben Schwächen bei visuellen Aufgaben.
• Die Genauigkeit der KI-Modelle liegt bei einfacheren Aufgaben unter 100%.
• Kleinere Änderungen an den Experimenten führen zu Schwankungen in den Ergebnissen.
• Die künstliche Intelligenz muss noch viel verbessert werden, insbesondere im Bereich der visuellen Wahrnehmung.

Quelle: Ars Technica