ИИ не умеет определять время по часам и работать с календарями

Искусственный интеллект способен генерировать тексты, создавать изображения и даже решать сложные задачи, но простейшие для человека действия — определение времени по аналоговым часам или вычисление дня недели для заданной даты — остаются для него серьезным вызовом. К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета, представившие свои результаты на Международной конференции по представлениям обучения (ICLR 2025).

Ученые протестировали несколько современных мультимодальных языковых моделей (MLLM), включая Llama 3.2-Vision, Claude-3.5 Sonnet, Gemini 2.0 и GPT-4o. Им предлагалось определить время по изображению часов или назвать день недели для конкретной даты. Результаты оказались удручающими:

• Точность определения времени — 38,7%
• Правильные ответы по календарным расчетам — 26,3%

"Большинство людей осваивают эти навыки в раннем возрасте. Наши результаты показывают, что ИИ серьезно отстает в задачах, требующих пространственного и логического мышления", — заявил ведущий автор исследования Рохит Саксена.

Проблема кроется в принципах работы нейросетей. Современные модели распознают объекты и тексты, но не умеют анализировать пространственные взаимосвязи. Например, для определения времени по часам необходимо:

1. Определить положение стрелок
2. Рассчитать углы между ними
3. Учесть особенности циферблата (римские цифры, отсутствие разметки)

ИИ может распознать, что перед ним часы, но не способен корректно интерпретировать их показания. Аналогичные сложности возникают с календарными расчетами. Хотя арифметика — основа вычислений, языковые модели не выполняют математические операции, а предсказывают ответы на основе шаблонов из обучающих данных.

Ошибки в определении времени и дат могут стать критичными для:

• Автоматизированных систем планирования (расписания, напоминания)
• Робототехники (синхронизация действий)
• Ассистивных технологий (помощь людям с ограниченными возможностями)

Исследователи подчеркивают необходимость доработки обучающих данных и разработки новых методов, сочетающих логику и пространственное мышление. Пока же слепо доверять ИИ в таких задачах опасно.

"ИИ мощный инструмент, но когда задача требует точного восприятия и рассуждений, нам все еще нужны тестирование, резервные алгоритмы и контроль со стороны человека", — отметил Саксена.