One high-level AI test assesses the

One high-level AI test assesses the ability to correctly recognize and classify an image. In some instances, this test has surpassed human capability to make such assessments. For example, the Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset supports facial recognition with some 13,000 images to train and calibrate facial recognition machine learning tools using either neural nets or deep learning. The new automated AI image recognition tools can statistically outperform human facial recognition capability using this dataset. The task at hand, however, is fundamentally ยerceptual in nature. These tasks functionally discriminate through mathematically correlated geometric patterns but stop short of any form ofhigher-order cognitive reasoning. Moreover, while it compares selective recognition accuracy against human ability, other mission-critical aspects of the underlying code base remain unchecked under this test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หนึ่งในระดับสูงทดสอบ AI ประเมินความสามารถในการรับรู้อย่างถูกต้องและจัดประเภทภาพ ในบางกรณีการทดสอบนี้ได้ทะลุขีดความสามารถของมนุษย์ที่จะให้การประเมินดังกล่าว ยกตัวอย่างเช่นใบหน้าป้ายในป่า (LFW) สนับสนุนชุดการจดจำใบหน้ากับบางส่วน 13,000 ภาพการฝึกอบรมและการสอบเทียบเครื่องจดจำใบหน้าเครื่องมือการเรียนรู้โดยใช้ประสาทหรือการเรียนรู้ลึก อัตโนมัติใหม่ AI เครื่องมือการรับรู้ภาพทางสถิติสามารถดีกว่าความสามารถในการรับรู้ของมนุษย์ใบหน้าโดยใช้ชุดข้อมูลนี้ งานที่อยู่ในมือ แต่เป็นพื้นฐานย erceptual ในธรรมชาติ งานเหล่านี้ทำงานแตกต่างผ่านความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์รูปแบบทางเรขาคณิต แต่หยุดสั้น ๆ ของรูปแบบใด ๆ ofhigher สั่งการให้เหตุผลทางปัญญา นอกจากนี้ในขณะที่มันเปรียบเทียบความถูกต้องได้รับการยอมรับคัดเลือกกับความสามารถของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบ AI ระดับสูงหนึ่งประเมินความสามารถในการรับรู้และจัดประเภทภาพได้อย่างถูกต้อง ในบางกรณี, การทดสอบนี้ได้ทะลุความสามารถของมนุษย์เพื่อทำการประเมินดังกล่าว. ตัวอย่างเช่นใบหน้าที่มีป้ายกำกับในชุดข้อมูลป่า (LFW) สนับสนุนการจดจำใบหน้ากับบางภาพ๑๓,๐๐๐เพื่อฝึกอบรมและสอบเทียบเครื่องมือการเรียนรู้เครื่องใบหน้าโดยใช้มุ้งประสาทหรือการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง เครื่องมือการรับรู้ภาพ AI แบบอัตโนมัติใหม่สามารถทางสถิติดีกว่าความสามารถในการจดจำใบหน้าของมนุษย์โดยใช้ชุดข้อมูลนี้ งานในมือ, อย่างไรก็ตาม, เป็นพื้นฐานยerceptual ในธรรมชาติ. งานเหล่านี้ทำหน้าที่แยกแยะผ่านทางคณิตศาสตร์รูปแบบเรขาคณิตแต่หยุดสั้นของรูปแบบใดๆของการใช้เหตุผลทางปัญญาการสั่งซื้อที่สูงขึ้น. นอกจากนี้ในขณะที่มันเปรียบเทียบความถูกต้องของการจดจำทางเลือกกับความสามารถของมนุษย์, ด้านอื่นๆที่สำคัญภารกิจของฐานรหัสพื้นฐานยังคงไม่ถูกตรวจสอบภายใต้การทดสอบนี้.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทดสอบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงเพื่อประเมินความสามารถในการระบุและจำแนกภาพได้อย่างถูกต้อง ในบางกรณีการทดสอบดังกล่าวได้เกินความสามารถของมนุษย์ที่จะทำเช่นนั้น ตัวอย่างเช่น lfw ชุดข้อมูลสนับสนุนประมาณ 13000 ภาพใบหน้าการใช้โครงข่ายประสาทเทียมหรือการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึกและปรับแต่งเครื่องรู้จำใบหน้า เครื่องมือใหม่สำหรับการรับรู้ภาพอัตโนมัติปัญญาประดิษฐ์ที่ดีกว่าสถิติความสามารถในการรับรู้ใบหน้าที่ใช้ชุดข้อมูลนี้ อย่างไรก็ตามงานในมือเป็นหลักการรับรู้ งานเหล่านี้จะแตกต่างกันในการทำงานผ่านทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบทางเรขาคณิตแต่ไม่มีรูปแบบใดๆของการอนุมานทางปัญญาขั้นสูง นอกจากนี้ในขณะที่มันเปรียบเทียบความถูกต้องของการเลือกกับความสามารถของมนุษย์งานที่สำคัญอื่นๆของฐานรหัสยังไม่ได้รับการตรวจสอบในการทดสอบนี้