zh
en
bm
AI辨识自然图像的准确度竟然只有2%！
Published by
AI人工智慧辨识图像的能力到底有多强？！这集就带您一起来探讨吧！虽然人工智慧进步神速，但它们也会犯点小错，这些在我们看来甚至是低级错误呢！
加州大学柏克莱分校的博士生介绍了一些真实案例，展示的7,500 张图片案例，AI 基本都在「自然对抗性案例」败下阵来，精准度下降98%，准确度也只有2% 左右。
虽然这些图像在人类眼里都非常好分辨，但在AI 的演算法下，蘑菇会认成椒盐卷饼，绿色蜻蜓认成人孔盖，呆萌的松鼠也认成体积大数倍的海狮。
实验案例证明了 AI 辨识目前分类器有深层缺陷，会过分依赖颜色、纹理和背景提示，同时，博士发现提高强健性的流行训练技术也收效甚微。
这个资料库是 ImageNet 的一个子集，它由不断欺骗人工智慧的图像组成，包含超过 1,400 万幅手工标记的图像用于训练 AI。如果你想让 AI 看到猫时就能认出这是猫，你只需要把它指向猫的类别，然后让 AI 辨识就可以了。
虽然故意让 AI 犯错似乎是件无聊且琐碎的事，但这都有意义。 AI 如果实际运用出现错误，那可能会造成无法弥补的严重后果。比如自驾车将行人误认为红绿灯，就可能引发交通事故。
网路也需要 AI 的辨识功能帮忙鉴别图像内容。 Facebook 就曾披露如何使用 AI 工具做内容审核。 Facebook 的自动化 AI 工具主要表现在裸露、暴力、恐怖内容、仇恨言论、垃圾信件、虚假帐号和自杀预防七方面。
如果社交网路裸露和暴力图片能成功被 AI 技术检测，AI 就能标记图片敏感元素，进行高效处理和提示。这些图片如果交给人工审核，不仅效率低，也会为审核人员带来更多工作量和精神压力。
祖克柏也说过，「建立可检测乳头的人工智慧系统，要比确定什么是令人不适的语言要容易」。
AI 辨识图像就像人读点字，图像元素是一个个资讯点，最终要透过资讯点做最合理的猜测，这也像管道系统，不同管道连接最终形成系统。这种方法让 AI 在特定图像视觉处理能轻易超过人类。比如说在动植物物种辨识，AI 就比人类更专业。
