Как студенты МIT обманули ИИ Google |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-11-03 13:39 Мы все больше полагаемся на способности ИИ, которые он демонстрирует в распознавании от экзотических состояний материи до конкретного лица. Но насколько все-таки трудно обмануть эти программные алгоритмы? Именно это и захотели выяснить студенты Массачусетского технологического института (MIT). Группа студентов решила узнать, насколько надежно и последовательно нейронная сеть идентифицирует объект. Они использовали так называемый «состязательный образ», который представляет собой рисунок для обмана интеллектуальных компьютерных программ. Он использует специфические узоры, чтобы обмануть ИИ. Речь идет не о похожих друг на друга изображениях, а про шаблон, который может накладываться на изображение. Он может быть добавлен как почти невидимый слой поверх существующего изображения. Но эти «состязательные образы» не всегда работают правильно. Масштабирование, кадрирование, ракурс и другие преобразования часто могут повредить или ослабить эффективность накладываемого изображения. Команде MIT удалось создать алгоритм, который надежно обманывал ИИ, используя «состязательные образы», как двухмерные, так и трехмерные. Эти изображения будут обманывать ИИ, независимо от угла расположения объекта. Команда обманула ИИ компании Google Inception v3, который распознал напечатанную на 3D-принтере черепаху как пистолет. Это исследование имеет большое значение еще и потому, что описанная проблема существует не только для Google, но и для всех нейронных сетей. Выяснив, как люди могут обмануть эти системы, исследователи смогут разработать новые способы, чтобы сделать системы распознавания ИИ более точными.
Источник: www.robogeek.ru Комментарии: |
|