你能嗎？新研究讓人類像電腦一樣思考！
像那些驅動自動駕駛汽車的電腦一樣，可能會被騙，把隨意亂塗亂畫當成火車、柵欄，甚至校車。約翰霍普金斯大學研究人員在一項新的研究中發現，人們本不應該看到這些圖像是如何在電腦上出錯的，但實際上大多數人都能做到。這些發現表明，現代計算機可能並不像我們想像的那樣與人類不同，並證明了人工智慧的進步如何繼續縮小人類與機器視覺能力之間的差距。這項研究發表在2019年3月22日《自然通訊》上。資深作者、約翰霍普金斯大學心理和腦科學系助理教授查茲?費爾斯通說：
博科園-科學科普：大多數時候，這個領域的研究都是關於讓計算機像人一樣思考。而我們的項目恰恰相反：我們在問人是否能像電腦一樣思考？對人類來說容易的事情對計算機來說往往是困難的。長期以來，人工智慧系統在做數學或記憶大量信息方面一直強於人類；但幾十年來，人類在識別狗、貓、桌子或椅子等日常物品方面一直處於優勢。但最近，模仿大腦的「神經網路」已接近人類識別物體的能力，從而推動了支持自動駕駛汽車、面部識別程序的技術進步，並幫助醫生在放射掃描中發現異常。
但即使有了這些技術進步，也存在一個關鍵盲點：有可能故意製造出神經網路無法正確看到的圖像。這些被稱為「對抗性」或「愚弄」的圖像是一個大問題：它們不僅可能被黑客利用，造成安全風險，而且它們表明，人類和機器實際上看到的圖像非常不同。在某些情況下，一台電腦只需重新配置一兩個像素，就能把蘋果稱為一輛車。在其他情況下，機器看到的犰狳和百吉餅看起來像是毫無意義的電視畫面。Firestone說：這些機器似乎以人類永遠無法識別的方式錯誤識別物體。
但令人驚訝的是，沒有人真正測試過這一點。我們怎麼知道人們看不見電腦在做什麼？為了驗證這一點，費爾斯通和約翰霍普金斯大學認知科學專業大四學生周正龍(音譯)讓人們「像機器一樣思考」。機器只有相對較小的辭彙表來命名圖像。因此，費爾斯通和周向人們展示了幾十張已經欺騙了電腦的圖片，並給人們提供了與電腦相同的標籤選項。特別地，他們問人們電腦決定物體是哪兩種選擇：一種是電腦的真實結論，另一種是隨機的答案。
(圖片中的斑點是百吉餅還是風車？)事實證明，人們強烈同意計算機的結論。75%的情況下，人們選擇的答案與電腦相同，或許更值得注意的是，98%的人傾向於像電腦那樣回答問題。接下來，研究人員加大了難度，讓人們在電腦最喜歡的答案和次佳答案之間做出選擇。(圖中的斑點是百吉餅還是椒鹽卷餅？)人再次驗證了計算機的選擇，91%的被測試者同意計算機的第一選擇。
即使當研究人員讓測試人在48個選項中猜測物體是什麼，甚至當這些圖片看起來像靜態的電視畫面時，絕大多數的受試者選擇了機器所選擇的東西，遠遠高於隨機選擇比例。在不同的實驗中，共有1800名受試者接受了測試。費爾斯通說：我們發現，如果把一個人置於與電腦相同的環境中，突然之間，人就會傾向於認同機器。這仍然是人工智慧的一個問題，但它並不像計算機所說的完全不同於人類會說的話。
博科園-科學科普｜研究/來自: 約翰霍普金斯大學
參考期刊文獻:《Nature Communications》
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