揭秘人工智慧如何識別喵星人？與人類大不同

知識 07-04

據國外媒體報道，AI是效仿人類生物學而設計的，但是AI的視覺系統仍與人類大不相同。按照原本的軟體設定，這些特徵會與某個物體相關，但實際上圖片呈現的是其它物體，這樣就達到愚弄AI的目的。

揭秘人工智慧如何識別喵星人？與人類大不同

網易科技訊 7月3日消息，據國外媒體報道，AI是效仿人類生物學而設計的，但是AI的視覺系統仍與人類大不相同。

計算機視覺技術已取得一大進展。圖像識別演算法在觀察這個世界時再也不會犯愚蠢的錯誤了：它能夠準確地告訴我們一幅圖中有一隻貓。但它是如何做到的呢？

大多數計算機視覺系統通過使用神經網路來識別圖像中的對象。神經網路的研發受到了人類自身的生物學的啟發，在結構上也十分類似。神經網路中，人類的生物感測和神經元被替換成數學函數。現在，Facebook和弗吉尼亞理工大學的一項研究表明，儘管存在這些相似之處，但兩者的運行方式實際上並不相似。

人類和AI是怎麼分析圖片的？研究人員研究了人類和AI各自注意力的側重點。研究者提供了模糊的圖片，並提出「貓在哪裡？」之類的問題。每一次可選擇讓圖片的某個部分變得清晰，而人類和AI也都選擇這麼做直到能夠回答出問題。研究團隊重複實施了這些測試，並使用了幾種不同的演算法。

顯然，人類和AI都能給出答案，但有趣之處在於他們是如何做到的。如果1設定為完全同意，-1設定為完全不同意。對於要把注意力集中在圖片的哪個部分，按照1至-1的等級，兩個人的一致性平均得分是0.63，而一個人和AI的一致性平均得分僅為0.26。

讓我們換種方式來解讀。也就是說，IA和人類在測試中都看到了相同的圖片，被問到相同的問題，也都答對了，但是利用了不同的視覺特徵來獲取答案。

實際上，其他研究者曾略有提及與上述結論相似的看法。2014年，康奈爾大學和懷俄明大學的研究團隊發現，創建一些讓AI誤認的圖片是可能的，只需讓圖片由一些強烈的視覺特徵構成。按照原本的軟體設定，這些特徵會與某個物體相關，但實際上圖片呈現的是其它物體，這樣就達到「愚弄」AI的目的。人類擁有大量的常識可以借鑒，這意味著他們不會被這類陷阱愚弄。研究人員正試圖在一種新型的、可理解語義視覺世界的智能軟體中融入這種類似的陷阱，以提升AI的辨別能力。

但是，計算機不懂得使用人類的辨別方式並不意味著AI比人類遜色。事實上，AI或許會表現得更好。

計算機視覺中使用的神經網路通常採用一種監督學習的技術來辨別圖片的內容。通過向AI提供一組內容已經被人類標記的訓練圖片，AI能夠把某一物體的名稱與由圖案、紋理和形狀的複雜組合聯繫起來。

但Facebook和谷歌旗下DeepMind的兩個不同團隊展開的試驗針對的是無監督學習，這種系統從視頻和圖像中學習人臉的樣子和日常物品的外觀，無需任何人為干預。Twitter最近收購的Magic Pony研究的也不是監督學習，而是研究AI如何識別圖片中的統計模式來「自學」邊線、紋理等特徵。

這些情況下，AI都不太可能通過模仿人類的辨識過程來積累知識。一旦受到人腦的啟發，了解人腦的運作原理，AI可能僅僅通過自身的學習就能擊敗人類。(阿樹)

via：technologyreview