Seju un pareidolijas uztveres atšķirības MI sistēmu un cilvēka vērtējumos

Abstract

Šajā bakalaura darbā salīdzinātas mākslīgā intelekta iespējas atpazīt sejas un pareidoliju no fotogrāfijām un attēliem. Autore salīdzina mākslīgā intelekta sistēmas rezultātus ar cilvēka snieguma novērtējumiem. Darbā analizēti neironu tīkli, mašīnmācīšanās metodes un to pielietojums vizuālās informācijas analīzei, kā arī aplūkoti psiholoģiskie un neirobioloģiskie aspekti, kas saistīti ar cilvēka seju un emociju uztveri. Apskatīti arī ētiskie un sociālie jautājumi, kas saistīti ar datu konfidencialitāti. Galvenā uzmanība tiek pievērsta mākslīgā intelekta un cilvēka spēju interpretēt amorfus vai nejaušus vizuālos datus kā pazīstamas formas vai attēlus, kas ir pareidolijas fenomens, izpētei un salīdzināšanai.

This bachelor thesis compares the capabilities of artificial intelligence to recognize faces and pareidolia from photographs and images. The author compares the results of the AI system with human performance evaluations. The thesis analyses neural networks, machine learning methods and their application to the analysis of visual information, as well as psychological and neurobiological aspects related to the perception of human faces and emotions. Ethical and social issues related to data privacy are also addressed. The main focus is on the study and comparison of artificial intelligence and the human ability to interpret amorphous or random visual data as familiar shapes or images, which is the phenomenon of pareidolia.