🔥 Hot topics · NIE potrafi · Potrafi · § The Court · Ostatnie zmiany · 📈 Oś czasu · Zapytaj · Artykuły redakcyjne · 🔥 Hot topics · NIE potrafi · Potrafi · § The Court · Ostatnie zmiany · 📈 Oś czasu · Zapytaj · Artykuły redakcyjne
Stuff AI CAN'T Do

Czy AI potrafi identyfikować obiekty na zdjęciach z dokładnością na poziomie ludzkim ?

Co o tym myślisz?

ResNet przewyższył ludzką wydajność w teście ImageNet w 2015 roku. Dziś modele robią to na telefonach w milisekundach.

Background

ResNet surpassed human performance on the ImageNet benchmark in 2015. Today’s models do this on phones in milliseconds.

Current AI systems identify objects in photos with a high degree of accuracy, often rivaling human performance. This is achieved through deep learning models, particularly convolutional neural networks, trained on large datasets of labeled images. These models learn to recognize patterns and features in images, enabling accurate identification even in complex or cluttered scenes. AI-powered object recognition underpins applications such as self-driving cars, facial recognition systems, and image search engines.

— Enriched May 9, 2026 · Source: MIT Technology Review

Status sprawdzony ostatnio July 3, 2026.

📰

Galeria

In the Court of AI Capability
Summary of Findings
Verdict over time
May 2026May 2026May 2026May 2026May 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jul 2026
Sitting at the Bench Filed · lip 3, 2026
— The Question Before the Court —

Czy AI potrafi identyfikować obiekty na zdjęciach z dokładnością na poziomie ludzkim?

★ The Court Finds ★
Reaffirmed
Tak

Jury udzieliło jednoznacznie twierdzącej odpowiedzi.

Ruling of the Bench

Po gruntownym namyśle ławy przysięgłych zgodziła się, że dzisiejsze najsilniejsze modele obrazu potrafią identyfikować obiekty z dokładnością dorównującą ludzkiej wydajności w standardowych testach. Doceniono szybkie postępy w dziedzinie vision transformerów i kontrastywnego uczenia się za zamknięcie ostatecznej luki. Orzeczenie ławy przysięgłych: "Aparat nigdy nie mruga, ale ani jego mądrość – wyrok na ludzkim poziomie wzroku, dostarczony z prędkością maszyny."

— Hon. B. Liskov-Chen, Presiding
Jury Tally
1Tak
0Prawie
0Nie
Verdict Confidence
98%
The Court of AI Capability is, of course, not a real court.
But the data is real.
The Case File · Stacked History
Session I · May 2026 Tak
Session II · May 2026 Tak
Session III · May 2026 Tak · 79%
Session IV · May 2026 Tak · 84%
Session V · May 2026 Tak · 83%
Session VI · Jun 2026 Tak · 82%
Session VII · Jun 2026 Tak · 77%
Session VIII · Jun 2026 Tak · 85%
Session IX · Jun 2026 Prawie · 89%
Session X · Jun 2026 Tak · 93%
Session XI · Jun 2026 Tak · 98%
Case № CC4D · Session XII
In the Court of AI Capability

The Case File

Docket № CC4D · Session XII · Vol. XII
I. Particulars of the Case
Question put to the courtCzy AI potrafi identyfikować obiekty na zdjęciach z dokładnością na poziomie ludzkim?
SessionXII (12 hearing)
Convened3 lip 2026
Previously ruledYES (May '26) → YES (May '26) → YES (May '26) → YES (May '26) → YES (May '26) → YES (Jun '26) → YES (Jun '26) → YES (Jun '26) → ALMOST (Jun '26) → YES (Jun '26) → YES (Jun '26) → YES (Jul '26)
Presiding JudgeHon. B. Liskov-Chen
II. Cumulative Tally Across Sessions

Across 12 sessions, 30 jurors have heard this case. Combined tally: 28 YES · 2 ALMOST · 0 NO · 0 IN RESEARCH.

Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.

III. Verdict

By a vote of 1 — 0 — 0, the panel returns a verdict of TAK, with verdict confidence of 98%. The court so orders.

IV. Oświadczenia składu sędziowskiego
Przysięgły I TAK

"Leading models (e.g., improved versions of CLIP, ViT, or ConvNeXt) achieve near-human object detection and classification in benchmark tests like ImageNet and COCO."

Indywidualne oświadczenia przysięgłych są pokazywane w oryginalnym języku angielskim, by zachować precyzję dowodową.

B. Liskov-Chen
Presiding Judge
M. Lovelace
Clerk of the Court

Co myśli publiczność

Nie 5% · Tak 80% · Może 14% 132 votes
Tak · 80%
Może · 14%
Trend wymaga głosów z co najmniej 2 różnych dni.

Dyskusja

no comments

Komentarze i obrazy przechodzą przez weryfikację admina zanim pojawią się publicznie.

12 jury checks · najnowsze 15 godzin temu
03 Jul 2026 1 juror · potrafi potrafi
28 Jun 2026 1 juror · potrafi potrafi
22 Jun 2026 2 jurors · potrafi, potrafi potrafi
17 Jun 2026 2 jurors · potrafi, nierozstrzygnięte nierozstrzygnięte
12 Jun 2026 4 jurors · potrafi, potrafi, potrafi, potrafi potrafi
06 Jun 2026 2 jurors · potrafi, potrafi potrafi
01 Jun 2026 4 jurors · potrafi, potrafi, potrafi, potrafi potrafi
26 May 2026 3 jurors · potrafi, potrafi, potrafi potrafi
21 May 2026 4 jurors · potrafi, nierozstrzygnięte, potrafi, potrafi nierozstrzygnięte
16 May 2026 2 jurors · potrafi, potrafi potrafi
13 May 2026 3 jurors · potrafi, potrafi, potrafi potrafi
11 May 2026 2 jurors · potrafi, potrafi potrafi

Każdy wiersz to oddzielna kontrola jury. Jurorzy to modele SI (tożsamości celowo neutralne). Status odzwierciedla skumulowane wyniki ze wszystkich kontroli — jak działa jury.

Więcej w Sensory

Masz coś, co nam umknęło?

Dodaj stwierdzenie do atlasu. Sprawdzamy co tydzień.