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文章&图片来历:Fastcompany,作者:MARK WILSON

美国大学树立能让AI感到困惑的相片档案,缩小终究5%的snowfallkeypress精确率距离最为困难

那是井盖仍是桌子上的蜻蜓?那是一只绿色的鬣蜥仍是一只带着坚果奔驰的松鼠?马路中心的那个是滑板仍是鳄鱼?

假如是人类,那么遇到上述情况一般都能很容易地给出正确答案,但要是换成国际上最好的图画辨认人工中金在线,原创欺诈AI手册,互联网智能(AI),它却找不到任何头绪。

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美国芝加哥大学、华盛顿大学、加州大学伯克利分校正在做的便是要树立一份终极相片档案,约7000张相片中的每一幅图画都经过精心选择,为的便是能欺诈最先进的图画辨认技能。

“现在的(机器学习)模型很软弱。”加州大学伯克利分校计算机科学专业博士生丹亨德瑞克(Dan Hendrycks)说,“尽管其他研讨运用人工数据来研讨鲁棒性,但咱们发现,各种模型在实在数据(与实在相片)上犯着惊人且高度一致的过错。”

为了了解为什么这很重要,让咱们倒回去看下前史。

在曩昔的几年里,图画辨认技能发展的非常快,作用也岳晓遥变得越来越好。这在很大程度上要归功于斯坦福大学创立的一个不断增加的敞开数据集ImageNet。

现在,这个调集已有1400多万张相片,每张相片都用“tree”和“sky”这样的标识符符号。

这个巨大的数据库就像是一个训戴瑛瑛练集,或许说是为新AI体系学习怎么辨认图画供给参阅,就像一个踉跄学步的孩子能够参照一本图画书来慢慢地学习新单词相同。

运用ImageNet练习的AI——比方微中金在线,原创欺诈AI手册,互联网软的Bing——取得了极高的精准度,能够以高达95杨改慧%的精确率辨认物体。这实际上比人类做相同的作业还要好。

可是,缩小终究5%的精确率距离是一个非常大的问题。自2017年以来,计算机拽妃算你狠在辨认图画方面没有变得更小学女生洗澡精确。这便是为什么研讨人员正在探究怎么了解计算机好像无法解析的那部分少量图画。

相关作业人员所做的,是手动在Flickr上寻觅他们以为或许混杂软件的相片。他们将这些相片与在ImageNet上练习的AI模型进行测验,假如这些图画让体系困惑,这些相片就会被添加到其新数据会集,并被命名为ImageNet-A。

能够说,这7000张相片便是Imag魔兽之亡灵再现eNet的对立面,AI的精确率也从高于90金珍圭%下降到只是2%。是的,你没有看错。国际上最好的视觉AI模型看一张相片100次就会有98次被搞糊涂。

为什么AI体系不能了解这些图画,这个问题很杂乱。

现在,AI的进步倾向于堆积很多数据并根据终究定论判别其精确性,而不是根据到达这个方针的进程。

换句话来说,假如AI看到了足够多的树的形状,它就能够在新的相片中把树辨认出来,然后咱们也就以为体系是成功的。(这种重复的使命被称中金在线,原创欺诈AI手册,互联网为机器学习)

问题是,咱们不知道AI到底是为什么决议一棵树便是一棵树的。是形状吗?色彩吗?仍是布景?质地?莫非是因为树木有一些人类从未认识到的中心几许结构?

咱们不知道。咱们判别AI的标准是它的答案,而不是中sw349途的推理。

这意味中金在线,原创欺诈AI手册,互联网着人们能够从AI中取得各种意想不到的误差,而当AI体系被用于自动驾驶轿车等技能或刑事司法等范畴时,这就构成了一个重大问题。

这也意味着图画辨认体系并不是真实的智能,他们更像是玩匹配游戏的专家。

构建ImageNet-A是为了欺诈AI,以发现为什么某些图画会混杂这些体系。

例如,当AI将松鼠的图画错王南诒误地了解为海狮时,咱们就能发现它缺少更深层次的智能和推理才能。该体系仅依赖于这些动物的纹路,而没有考虑它们的相对巨细或形状来进行辨认。

“需求了解物体形状的相片好像最具有欺诈性。”亨德瑞克解说说。

经过ImageNet-A,研讨人员成功地发现了视觉人工智能中的7000个盲点。这个数字算多算少?是否意味着把这些图画放进一个新的练习集就能补偿体系的缺点?很或许不会中金在线,原创欺诈AI手册,互联网。

根据实际国际中的多样性和杂乱性,对AI运用这些图画进行的练习或许不会教会数据模型怎么有效地管理所有的视觉输入。

对此,亨德瑞克给出的答复是:“搜集和符号1万亿张图画或许会处理一些模型盲点,但当新的场景发作和国际发作变化时,与之前的每个盲点匹配很或许都会失利。”

换句话说,只是将越来越多的相片添加到当时的机器学习数据会集并不能处理其逻辑的中心缺点。

总会有一些东京热视频计算机曾经没有看到过的图画,从而无法精确辨认。那么研讨人员能做些什么来缩小这5%的距离呢?

亨德瑞克表明,他们需求开发出现代机器学习之外的新方法,来创立更杂乱中金在线,原创欺诈AI手册,互联网的AI体系。或许,不这么做——让人类持续坚持相对于机器的自以为是的优越感,哪怕再多一点点时刻也好。

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