Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские ученые научили нейросеть сомневаться
Исследователи Центра искусственного интеллекта Сколтеха совместно с коллегами из Института проблем передачи информации РАН разработали метод, который позволяет нейросетям более точно оценивать собственную «уверенность» в прогнозах. Метод использует специальный набор тренировочных данных (Confidence-Aware Training Data) и направлен на повышение надежности нейросетевых моделей в задачах с высоким уровнем риска — например, в медицине или промышленности.
Результаты представлены на престижной Международной конференции по использованию компьютерного зрения (WACV-2025) и в сборнике конференции.
Современные нейросетевые модели нередко демонстрируют высокую точность, однако в ряде случаев проявляют избыточную уверенность в своих предсказаниях — даже в ситуациях, когда данные неоднозначные или содержат шум. Это может быть критичным для таких сфер, как медицина, промышленная безопасность или автономные системы. Разработанный подход позволяет повысить надежность моделей за счет более точного контроля над их поведением в сложных и пограничных сценариях.
Новый метод помогает нейросети обнаруживать случаи, в которых ее прогноз может требовать дополнительной проверки со стороны человека. Исследователи протестировали технологию на реальных данных, в том числе в задачах медицинской диагностики по типированию крови, и получили значительный рост точности оценки неопределенности в задачах классификации и сегментации.
В отличие от классических подходов, где в обучающих выборках используются только бинарные метки (0 или 1), в новой методике дополнительно вводятся «мягкие» метки — значения в диапазоне от 0 до 1, отражающие степень уверенности экспертов в правильности разметки данных. Это помогает модели формировать более осторожную стратегию принятия решений и эффективнее реагировать на ситуации с высокой степенью неопределенности.
Кроме того, метод позволяет учитывать два типа неопределенности: эпистемическую, связанную с недостаточностью и неполнотой обучающих данных, и алеаторную — возникающую из-за природного шума или неоднозначности в самих данных.
«Наш метод помогает нейросети понять, где стоит проявить осторожность. На практике это позволяет снизить риск излишней уверенности модели при обработке сложных или пограничных случаев. Мы протестировали метод на реальных данных и подтвердили его эффективность в оценке неопределенности», — рассказал Александр Югай, младший инженер-исследователь Центра искусственного интеллекта Сколтеха.
Новая технология может быть применена в ответственных областях, где важна надежность искусственного интеллекта, включая медицинские диагностические системы, промышленную автоматизацию, системы технического контроля и автономные решения.
«Мы сфокусировались на том, чтобы научить модель не только принимать решения, но и выделять случаи, в которых риск ошибки особенно высок. Благодаря использованию разметки уверенности, наше решение существенно превосходит существующие. Такая оценка „осторожности“ критически важна для принятия решений в медицине и других областях с высокой стоимостью ошибки», — комментирует Алексей Зайцев, доцент Сколтеха, заведующий Лабораторией прикладных исследований «Сколтех-Сбербанк».
Telegram 
Дзен 
VK Крупнейшее в мире озеро, Каспийское море, давно теряет свой объем по разным причинам, специалисты указывают на перемены климата как глобального, так и регионального. Российские океанологи недавно обнаружили на севере Каспия новый остров, очередное подтверждение обмеления моря. Naked Science связался с учеными, открывшими участок суши, и выяснил подробности.
Ученые Университета Лобачевского сравнили психическое и физиологическое состояние людей до и после просмотра триллера «Вышка». Участники эксперимента смотрели фильм в парах и по одиночке. Триллер о восхождении двух подруг на 500-метровую телевышку, построенный на страхе высоты и падения, вызывал наиболее сильные эмоции у зрителей при парном просмотре. Это явление было изучено впервые в России, а в мировой науке есть лишь единичные статьи. Авторы исследования назвали его «эффектом созрителя».
Ученые не раз описывали, как живущие в дикой природе приматы, слоны и птицы изготавливали и применяли орудия, но о подобных примерах среди морских животных сообщалось реже. Недавно американские и британские исследователи китов наблюдали такое поведение у косаток: млекопитающие использовали обрывки водорослей по аналогии с мочалкой — в процессе взаимного груминга.
Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.
Нарастающий в последние десятки лет пластиковый кризис многие годы пытались решить наращиванием вторичной переработки пластика. Ученые выяснили, что такие переработанные полимеры негативно повлияли на развитие подопытных животных.
Крупнейшее в мире озеро, Каспийское море, давно теряет свой объем по разным причинам, специалисты указывают на перемены климата как глобального, так и регионального. Российские океанологи недавно обнаружили на севере Каспия новый остров, очередное подтверждение обмеления моря. Naked Science связался с учеными, открывшими участок суши, и выяснил подробности.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно