論文の概要: Human and AI Perceptual Differences in Image Classification Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08733v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 06:20:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:48.483077
• Title: Human and AI Perceptual Differences in Image Classification Errors
• Title（参考訳）: 画像分類誤差における人間とAIの知覚差
• Authors: Minghao Liu, Jiaheng Wei, Yang Liu, James Davis,
• Abstract要約: 本研究はまず,2つの情報源からの誤りの統計的分布を分析し,課題難易度がこれらの分布に与える影響について検討する。 AIがトレーニングデータから優れたモデルを学び、全体的な精度で人間を上回ったとしても、これらのAIモデルは人間の知覚と有意で一貫した違いを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.045020949359621
• License:
• Abstract: Artificial intelligence (AI) models for computer vision trained with supervised machine learning are assumed to solve classification tasks by imitating human behavior learned from training labels. Most efforts in recent vision research focus on measuring the model task performance using standardized benchmarks such as accuracy. However, limited work has sought to understand the perceptual difference between humans and machines. To fill this gap, this study first analyzes the statistical distributions of mistakes from the two sources and then explores how task difficulty level affects these distributions. We find that even when AI learns an excellent model from the training data, one that outperforms humans in overall accuracy, these AI models have significant and consistent differences from human perception. We demonstrate the importance of studying these differences with a simple human-AI teaming algorithm that outperforms humans alone, AI alone, or AI-AI teaming.
• Abstract（参考訳）: 教師付き機械学習で訓練されたコンピュータビジョンのための人工知能(AI)モデルは、トレーニングラベルから学んだ人間の振る舞いを模倣して分類タスクを解くと仮定される。 近年のビジョン研究におけるほとんどの研究は、精度などの標準化されたベンチマークを用いて、モデルタスクのパフォーマンスを測定することに重点を置いている。 しかし、人間と機械の知覚的差異を理解するために、限られた研究が試みられている。 このギャップを埋めるために、まず2つの情報源からの誤りの統計的分布を分析し、タスクの難易度がこれらの分布にどのように影響するかを考察する。 AIがトレーニングデータから優れたモデルを学び、全体的な精度で人間を上回ったとしても、これらのAIモデルは人間の知覚と有意で一貫した違いを持つ。 我々は、これらの違いを研究することの重要性を、人間単独、AI単独、AI-AIチームよりも優れた単純な人間-AIチーム化アルゴリズムで示す。

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