论如何骗过计算机视觉AI网络,UCLA专家为你支几招( 二 )
有AI技术的支持者表示,非常愿意使用这些神经网络网络来完成多种多样的个人任务,甚至完成通常要由人完成的工作。然而,在这项研究中的五个实验的结果均表明,神经网络很容易受骗,网络利用计算机视觉来识别目标的方法与人类的视觉有很大不同。
“这些机器存在严重的局限性,我们需要了解这些局限性。”加州大学洛杉矶分校心理学教授,该研究论文的资深作者Philip Kellman说。
AI网络很容易被骗
Kellman表示,机器视觉存在局限性。在第一个实验中,研究人员的实验对象是性能最好的深度学习网络之一VGG-19,使用的是经过修改的动物和目标的彩色图像。比如,和高尔夫球表面相同材质的茶壶、身上有斑马条纹的骆驼等等。结果VGG-19在40个对象中只有5个首选项是正确的。
图2/8
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