Если вы можете понять, что на этих картинках – вы умнее искина

Сверху вниз и слева направо эти картинки были определены искином как «электронные часы», «маяк», «орган», «шприц», «тукан» и «персидский кот».

Компьютерное зрение в последние годы стремительно развивается. И все же машины способны совершать серьезные ошибки. Этому даже посвящена отдельная сфера исследований – изучение так называемых «состязательных изображений» (adversarial images). То есть картинок, которые искусственный интеллект зачастую определяет неправильно. Это своего рода оптические иллюзии для компьютеров. Мы видим кота на дереве, а искин видит белку.

В качестве демонстрации команда ученых из Калифорнийского, Вашингтонского и Чикагского университетов создала базу из 7500 таких изображений. В 90% случаев искусственный интеллект не способен правильно определить, что на фотографии.

Причем в отличие от картинок, созданных специально, чтобы перехитрить машину, все фото из базы являются естественными. Все эти кадры, взяты из жизни.

Это, пожалуй, настораживает больше всего. Такая подборка показывает, что искин ошибается не только тогда, когда его намеренно пытаются обмануть.

Работа с такими изображениями очень актуальна. Ведь когда мы наделяем системы безопасности или автомобили-беспилотники системами машинного зрения – мы ожидаем, что компьютер будет видеть мир так, как его видим мы. И вот реальное доказательство того, что это не так.

Источник

Tags:

ТЕБЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ

В Германии представили серийную версию городского аэротакси

Немецкая компания Volocopter представила характеристики городского аэротакси в том виде, в котором оно будет запущено в серийное производство.

Владельцы домашних животных понимают их сигналы

Люди, у которых есть домашние животные, могут распознать в кошачьих и собачьих звуках эмоции — в отличие от тех, у кого животных нет.

Google научила нейросеть реалистично дорисовывать фотографии

Разработчики из Google Research научили нейросеть качественно дорисовывать недостающие фрагменты фотографий, даже если от нее скрыта большая часть снимка.