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如何判斷AI系統是否足夠強大而能夠適應現實世界?
如何判斷AI系統是否足夠強大而能夠適應現實世界?
 
加入時間:2019-10-21 16:09:58 訪問量:58
 

    麻省理工學院(MIT)的研究人員設計出一種方法,通過檢測模型什么時候犯了不該犯的錯誤,來評估該AI學習模型對于各種任務的穩定性。
    卷積神經網絡(CNN)一直在處理和分類圖像以用于計算機視覺或其他任務,但是人眼難以察覺的輕微修改,比如圖像中的一些較暗的像素,這可能會導致CNN產生截然不同的分類。這些修改被稱為“對抗性示例”,研究對抗性示例對神經網絡的影響可以幫助研究人員確定模型有多容易受到現實世界中意外輸入的影響。
    例如,自動駕駛汽車可以使用CNN來處理視覺輸入并產生適當的響應。如果汽車接近停車標志,它將識別出標志并停止。但一篇論文指出,在停車標志上放置一個貼紙實際上可以欺騙CNN,使其對標志進行錯誤分類,這可能會導致汽車不會停下。然而,沒有辦法完全評估大型神經網絡對所有測試輸入的對抗性示例的彈性。
    不過,在本周的一篇論文中,研究人員描述了一種技術,對于任何輸入,要么能找到一個對抗式的例子,要么將確保所有與原始輸入類似的擾動輸入都被正確分類。通過這樣做,它提供了判斷AI穩定性的一種測量方法。

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