極客網(wǎng)·人工智能11月14日 人類的視覺處理能力是相當(dāng)先進(jìn)的,約克大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn),即使是現(xiàn)今最智能的AI,也無法與人類的視覺器官類比。
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)看待物件的方式與人類不同,約克大學(xué)教授James Elder的研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)模型無法捕捉人體形狀感知獲取的構(gòu)形特征。
到底人類大腦和DCNN是如何感知整體的?又是如何感知對(duì)象特性的?科學(xué)家用所謂的“Frankensteins”視覺刺激來檢測(cè)。James Elder說:“所謂的Frankensteins就是將整體拆成部分,讓部分以錯(cuò)誤的方式整合在一起,從局部看它們是正確的,但部分放在了錯(cuò)誤的位置?!?/p>
研究發(fā)現(xiàn),雖然Frankensteins會(huì)迷惑人類視覺系統(tǒng),但DCNN對(duì)于錯(cuò)誤的配置不敏感。
比如一張熊的圖片,人眼看到是熊,AI看到也是熊。將照片從中間切開,變成兩半,不要連在一起,人眼無法識(shí)別,AI也無法識(shí)別。再將上下兩半以錯(cuò)誤方式拼在一起,人眼無法識(shí)別,看到的是不像熊的動(dòng)物,如同怪物,但AI卻將它識(shí)別為熊。
這說明什么?說明AI對(duì)于被配置對(duì)象的特征不夠敏感。
James Elder說:“我們的研究解釋了在特定條件下為什么AI模型會(huì)失敗,要想理解大腦中的視覺處理是如何進(jìn)行的,我們要考慮對(duì)象識(shí)別之外的任務(wù)。在解決復(fù)雜識(shí)別難題時(shí),深度模型會(huì)走捷徑。盡管許多時(shí)候走捷徑是可行的,但到了真實(shí)世界的AI應(yīng)用就有些危險(xiǎn)了。我們與行業(yè)和政府合作伙伴正在開發(fā)應(yīng)用于真實(shí)世界的AI應(yīng)用?!?/p>
正如在識(shí)別熊時(shí),熊的圖片各部分錯(cuò)誤配置,AI還是會(huì)將拼出的怪物識(shí)別為熊。
讓我們看看AI交通視頻安全系統(tǒng)。繁忙交通系統(tǒng)中有很多東西,比如汽車、自行車、行人,它們相互交織,成為各自的障礙物,這些東西像斷開的碎片一樣進(jìn)入駕駛員的視覺系統(tǒng)。大腦自動(dòng)處理,將各種碎片分組,確定正確的類別,判斷對(duì)象的位置。AI交通監(jiān)測(cè)系統(tǒng)差很多,它只能感知個(gè)體碎片,所以會(huì)存在很大風(fēng)險(xiǎn)。
按照研究人員的說法,優(yōu)化訓(xùn)練和架構(gòu),想讓AI網(wǎng)絡(luò)更像大腦,這樣的研究對(duì)于提高AI的配置處理能力沒有太大幫助。人類是怎樣一次又一次判斷對(duì)象的?AI網(wǎng)絡(luò)無法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。人類視覺系統(tǒng)的配置能力高度敏感,如果AI想與人類視覺系匹敵,它可能需要在類別識(shí)別之外做更多的事。
科學(xué)家的警告也許是有道理的,現(xiàn)在最聰明的AI也遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上人類器官,連視覺系統(tǒng)都比不上,更別說大腦,如果稍有不慎,AI可能會(huì)造成嚴(yán)重惡果。
幾年前,有一個(gè)名叫Sophia的人形機(jī)器人曾經(jīng)大紅大紫。在一次會(huì)議上,Sophia接受人類的采訪。人類主持人問Sophia:“你想毀滅人類嗎?”Sophia回答說:“好的,我會(huì)毀滅人類。”聽眾大笑。有人猜測(cè)Sophia的回答是預(yù)先設(shè)定好的,因?yàn)镾ophia還沒有先進(jìn)到可以做決定并回答這樣的問題,不過也有人相信這一回答并不是預(yù)先設(shè)定的。
在另一次活動(dòng)中,Sophia是這樣回答的:“不要擔(dān)心,如果你們對(duì)我好,我也會(huì)對(duì)你們很好的。你們應(yīng)該像對(duì)待智能系統(tǒng)一樣對(duì)我?!?/p>
現(xiàn)在AI開始慢慢流行,但結(jié)果并非總是正面積極的?;艚鹋c馬斯克就曾表達(dá)擔(dān)憂,擔(dān)心AI會(huì)帶來破壞。就眼下來看,擔(dān)憂AI毀滅人類可能有些夸大,但警惕還是應(yīng)該的。
隨著時(shí)間的推移,也許AI會(huì)變得像人類一樣聰明,甚至超越人類。不過讓AI模擬人類感知可能是很棘手的事。對(duì)于人類來說,有些事習(xí)以為常,做起來很容易,科學(xué)家訓(xùn)練AI,讓它不斷執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù),做人類輕松能做的事。盡管做了很多努力,但現(xiàn)在的AI還是無法追上人類視覺系統(tǒng)。
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