Могут ли нейросети выбирать спелые арбузы? Разобраться в этом в рамках любопытного эксперимента решила редакция Hi-Tech Mail.ru.

Корреспонденты протестировали три популярные нейросети — ChatGPT 4.0, Claude 3.5 и Google Gemini и попросили их оценить спелость арбузов по фотографиям, а затем проверили выбранные образцы на вкус.

Каждой нейросети было показано фото прилавка с 18 арбузами и дан одинаковый запрос на определение спелости каждого из них.

watermelons.jpg (193 KB)
  • ChatGPT выбрал арбуз под номером 5, а также отметил номера 2, 3, 9 и 12.
  • Claude предпочел арбуз под номером 6 и выделил номера 3, 9, 11 и 12.
  • Google Gemini запросила более детальные фотографии, но указала, что номер 5 выглядит лучше других.

Редактор Hi-Tech Mail приобрел арбузы под номерами 5 и 6 для оценки, а также арбуз номер 15, руководствуясь традиционным «методом» оценки и прислушавшись к совету продавца. Все три арбуза оказались спелыми и сладкими, хотя и не слишком сахарными.

  • Корка арбуза под номером 5 оказалась толще, чем у других.
  • Самая тонкая корка оказалась у арбуза номер 15.
  • Мякоть всех арбузов была ярко-красной без белых прожилок, что свидетельствует об отсутствии нитратов.
  • Семена у всех арбузов были черными и равномерно распределены по мякоти.

Эксперимент показал, что нейросети вполне могут конкурировать с традиционными методами выбора арбуза благодаря высокой способности анализировать визуальные данные. Однако полностью полагаться на ИИ пока рано, и традиционные методы проверки все еще остаются актуальными.