Uno studio sull'intelligenza artificiale rivela: ecco come la macchina vede l'immagine umana!

Uno studio sull'intelligenza artificiale rivela: ecco come la macchina vede l'immagine umana!

Il 23 giugno 2025, un gruppo di ricerca dell’Università Justus Liebig di Giessen e dell’Istituto Max Planck per le scienze cognitive e del cervello hanno pubblicato risultati significativi sul riconoscimento degli oggetti utilizzando l’intelligenza artificiale (AI). Questi risultati sono stati pubblicati sulla rinomata rivista Intelligenza artificiale della natura pubblicato. I primi autori Florian Mahner e Lukas Muttenthaler e l'ultimo autore, il Prof. Dr. Martin Hebart, hanno presentato un nuovo approccio per identificare e confrontare le dimensioni chiave a cui sia gli esseri umani che l'intelligenza artificiale prestano attenzione quando vedono gli oggetti.

Lo studio ha analizzato circa 5 milioni di giudizi dispari da 1.854 immagini di oggetti per scoprire quali proprietà visive e semantiche preferiscono gli esseri umani e l’intelligenza artificiale. Si scopre che le persone si concentrano su dimensioni legate al significato, come “legato agli animali” o “legato al fuoco”, mentre i modelli di intelligenza artificiale si concentrano principalmente su proprietà visive come “rotondo” o “bianco”. Questo fenomeno è chiamato “preferenza visiva” e potrebbe avere un impatto significativo sulla fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale se ci sono differenze nelle strategie di riconoscimento degli oggetti.

Metodologia e risultati della ricerca

Il lavoro scientifico utilizza più reti neurali profonde (DNN) per riconoscere immagini simili a quelle umane e determinare le dimensioni chiave delle immagini. Il confronto delle dimensioni tra esseri umani e DNN ha rivelato che, sebbene l’IA raggiunga approssimazioni a queste dimensioni, non corrisponde pienamente alla percezione umana. Ciò che è stato particolarmente evidente è che per le dimensioni relative agli animali molte immagini non animali non sono state incluse nell’analisi, il che ha ulteriormente influenzato i risultati della tecnologia AI.

I ricercatori sperano che i progetti futuri consentano un confronto diretto tra la percezione umana e quella dell’IA, che potrebbe portare a una migliore comprensione della percezione dell’IA e al miglioramento della tecnologia stessa. Il contatto con il Prof. Dr. Martin Hebart è qui menzionato come una possibilità per coloro che sono interessati ad ulteriori informazioni su questo campo di ricerca.

Applicazioni dell'intelligenza artificiale nel riconoscimento delle immagini

I risultati sulle differenze nel riconoscimento degli oggetti hanno ampia applicazione in vari settori. L’intelligenza artificiale viene spesso utilizzata per supportare la logistica, la classificazione delle immagini o l’analisi della struttura dei clienti nell’e-commerce. In questo contesto offre Macchine insegnabili uno strumento per la programmazione rapida e semplice dei sistemi di intelligenza artificiale, che consente ai computer di riconoscere immagini, suoni o pose.

Applicazioni di esempio includono il supporto con l'inventario o lo smistamento delle merci. L’importanza dei dati di addestramento si qualifica come cruciale per le prestazioni dei modelli AI. Un esempio pratico: se un Alexa è visibile sullo sfondo di una scena di allenamento, l'intelligenza artificiale viene indotta a classificare l'immagine basandosi esclusivamente su quella presenza, indipendentemente dal focus principale dell'immagine.

Sfide e sviluppi futuri

La tecnologia AI, in particolare nel riconoscimento delle immagini, mostra un enorme potenziale, ma presenta anche sfide da superare. Le preoccupazioni sulla protezione dei dati, le distorsioni nei dati di formazione e la necessità di quadri giuridici chiari sono questioni chiave che devono essere affrontate. Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale devono essere resistenti a varie condizioni come l’illuminazione e il rumore per funzionare efficacemente nella pratica.

Mentre continuano gli sviluppi nell’apprendimento automatico e nelle reti neurali, il futuro del riconoscimento delle immagini basato sull’intelligenza artificiale rimane luminoso. Le aziende possono trarre vantaggio dall’ottimizzazione dei processi e da strategie di marketing mirate, mentre continua la ricerca approfondita sul miglioramento delle capacità dell’intelligenza artificiale.