Пост канала
- фото
Нейросети пока не готовы заменить микологов. Недавнее исследование показало, что даже самые продвинутые модели ошибаются при попытке определить гриб по фотографии. Лидером теста стала Gemini 3.8 Flash, которая дала верный ответ в 65 процентах случаев. Остальные популярные нейросети справились еще скромнее: GPT-5.6 Sol — в 42 процентах, а DeepSeek V4 — всего в 30 процентах. Это означает, что в лучшем случае искусственный интеллект допускает ошибку в каждом третьем случае. Если в большинстве ситуаций такие промахи выглядят безобидно, то в вопросах сбора грибов цена ошибки критически высока. Нейросети могут перепутать съедобные виды с ядовитыми двойниками, например, с бледной поганкой, что смертельно опасно. Специалисты подчеркивают, что проблема не в технологической отсталости нейросетей, а в самой задаче. Опытный ученый никогда не станет определять гриб по единственному снимку. Для точного распознавания необходимо учитывать множество микроскопических признаков, которые часто невозможно рассмотреть на обычном фото. Для тех, кто хочет разбираться в лесных находках, эксперты рекомендуют использовать специализированные сервисы вроде iNaturalist. В таких приложениях нейросеть работает в связке с сообществом ученых, которые перепроверяют результаты, а пользователям предлагают загружать сразу несколько снимков с разных ракурсов. Кроме того, система учитывает географический контекст и видовой состав региона, что недоступно обычным чат-ботам.
Открыть в MAX- Просмотры
- 107
- ER
- —
- Реакции
- —