Magyar és argentin kutatók olyan új módszert dolgoztak ki, amely segíthet megbízhatóbbá tenni a mesterséges intelligencián alapuló képfeldolgozó rendszereket. A fejlesztés különösen az olyan területeken lehet fontos, ahol egy téves gépi következtetés komoly következményekkel járhat, például az orvosi képalkotásban.
Azt is jelezheti a rendszer, ha bizonytalan
A kutatásban a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpont szakemberei argentin partnerekkel dolgoztak együtt. A cél az volt, hogy a mesterséges intelligencia ne csupán felismerje a képeken látható objektumokat, hanem pontosabban meg tudja becsülni azt is, mennyire biztos a következtetésében.
Ez azért lényeges, mert egy algoritmus akkor is adhat határozott választ, ha a kép rossz minőségű, zajos, sérült vagy eltér azoktól a példáktól, amelyekből a rendszer korábban tanult.
Az orvosi vizsgálatoknál is hasznos lehet
Az új megközelítés segíthet elkülöníteni a kép valódi tartalmából eredő változásokat az olyan zavaró tényezőktől, mint a fényerő vagy a kontraszt módosulása. A kutatók szerint ez következetesebb bizonytalanságbecslést eredményezhet.
Az orvosi képalkotásban különösen fontos lehet, hogy a rendszer ne csak egy lehetséges elváltozást azonosítson, hanem azt is jelezze, ha az eredmény további szakértői ellenőrzést igényel. A mesterséges intelligencia így a jövőben megbízhatóbb segítséget nyújthat a szakembereknek, de nem helyettesíti az orvosi döntéshozatalt.
Az emberi látás működését is jobban megérthetik
A kutatás a NeuroAI nevű tudományterülethez kapcsolódik, amely az idegrendszer működése és a mesterséges intelligencia közötti összefüggéseket vizsgálja. A fejlesztés során olyan számítási elvet is alkalmaztak, amely az emberi látórendszer működésében is megfigyelhető.
A kutatás eredményeit az IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence című tudományos folyóiratban publikálták. A fejlesztés hosszabb távon a képfeldolgozás több területén is hasznosulhat.
