Estudo de IA revela: É assim que a máquina vê a imagem humana!

Estudo de IA revela: É assim que a máquina vê a imagem humana!

Em 23 de junho de 2025, uma equipe de pesquisa da Universidade Justus Liebig Giessen e do Instituto Max Planck de Ciências Cognitivas e do Cérebro publicou resultados significativos sobre o reconhecimento de objetos usando inteligência artificial (IA). Essas descobertas foram publicadas na renomada revista Inteligência da Máquina da Natureza publicado. Os primeiros autores Florian Mahner e Lukas Muttenthaler e o último autor Prof. Martin Hebart apresentaram uma nova abordagem para identificar e comparar dimensões-chave às quais tanto os humanos quanto a IA prestam atenção ao ver objetos.

O estudo analisou cerca de 5 milhões de julgamentos ímpares de 1.854 imagens de objetos para descobrir quais propriedades visuais e semânticas os humanos e a IA preferem. Acontece que as pessoas se concentram em dimensões relacionadas ao significado, como “relacionadas aos animais” ou “relacionadas ao fogo”, enquanto os modelos de IA se concentram principalmente em propriedades visuais como “redondo” ou “branco”. Este fenômeno é chamado de “preferência visual” e pode impactar significativamente a confiança nos sistemas de IA se houver diferenças nas estratégias de reconhecimento de objetos.

Metodologia e resultados da pesquisa

O trabalho científico usa múltiplas redes neurais profundas (DNNs) para reconhecer imagens semelhantes a humanos e determinar as principais dimensões das imagens. A comparação de dimensões entre humanos e DNNs revelou que embora a IA consiga aproximações a estas dimensões, não corresponde totalmente à percepção humana. O que foi particularmente notável foi que, para dimensões relacionadas a animais, muitas imagens não animais não foram incluídas na análise, o que influenciou ainda mais os resultados da tecnologia de IA.

Os investigadores esperam que projetos futuros permitam uma comparação direta entre a perceção humana e a perceção da IA, o que poderá levar a uma melhor compreensão da perceção da IA ​​e à melhoria da própria tecnologia. O contato com o Prof. Martin Hebart é mencionado aqui como uma possibilidade para os interessados ​​em maiores informações sobre este campo de pesquisa.

Aplicações de IA em reconhecimento de imagens

As descobertas sobre as diferenças no reconhecimento de objetos têm ampla aplicação em diversas áreas. A IA é frequentemente usada para apoiar logística, classificação de imagens ou análise de estrutura de clientes no comércio eletrônico. Neste contexto oferece Máquinas ensináveis uma ferramenta para programação rápida e fácil de sistemas de IA, que permite aos computadores reconhecer imagens, sons ou poses.

Exemplos de aplicações incluem suporte com inventário ou classificação de mercadorias. A importância dos dados de treinamento é considerada crucial para o desempenho dos modelos de IA. Um exemplo prático: se uma Alexa estiver visível no fundo de uma cena de treinamento, a IA é enganada para classificar a imagem com base apenas nessa presença, independentemente do foco principal da imagem.

Desafios e desenvolvimentos futuros

A tecnologia de IA, especialmente no reconhecimento de imagens, apresenta um enorme potencial, mas também tem desafios a superar. As preocupações com a protecção de dados, o preconceito nos dados de formação e a necessidade de quadros jurídicos claros são questões fundamentais que precisam de ser abordadas. Além disso, os modelos de IA devem ser robustos a diversas condições, como iluminação e ruído, para funcionarem de forma eficaz na prática.

À medida que os desenvolvimentos em aprendizado de máquina e redes neurais continuam, o futuro do reconhecimento de imagens baseado em IA permanece brilhante. As empresas podem beneficiar-se através da otimização de processos e de estratégias de marketing direcionadas, enquanto continua a investigação extensiva para melhorar as capacidades de IA.