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谷歌和OpenAI研发新工具,深入了解AI如何识别图片
来源: 亚博APP安卓版    发布时间:2021-06-04 11:58:02
本文摘要:人工智能技术的全球到底是什么样子的?

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人工智能技术的全球到底是什么样子的?几十年来,研究工作人员依然答复倍感疑虑,但近些年,这个问题看起来更加不容乐观。设备视觉系统软件因此以被更为多地运用于日常生活的各行各业,从保健医疗到无人驾驶。但根据设备的双眼“看”全球,仍然是一个巨大的挑戰,例如大家该怎么讲解为何它把有的人不属于路人,而把有的人不属于路牌。假如我们无法做这一点,就会有很有可能会造成 相当严重的,乃至是恐怖的不良影响。

例如前不久早就再次出现的,无人驾驶轿车撞倒上路人送命的恶性事件。尽管,神经网络在识别图象中的物件等每日任务上得到 了巨大的成功,但他们是怎样做的在非常多方面上仍是一个谜。他们的內部工作方式被屏蔽,隐秘在逐层推算出来中,不愿人看到,促使人们难以临床医学不正确或误差。

来源于Google和非营利试验室openAi的新研究期待根据绘图系统软件来了解全球的视觉数据信息,更进一步锁住人工智能技术视觉的飞机黑匣子。这类称之为“转录图集”的方式,能够让研究工作人员剖析出有每个优化算法的原理,不但能表明了他们识别的抽象概念样子、色调和方式,还表明了他们怎样结合这种原素来识别特殊的目标、小动物和情景。此项工作中的关键研究者,Google的ShanCarter说道,假如之前的研究如同在优化算法的视觉声母表中说明单独英文字母,那麼转录图集获得了一个更为类似全部字典的物品,它说明出有英文字母是怎样组成具体英语单词的。

卡持说道:“比如,在像‘大白鲨’那样的图象中,不容易由许多 注册码包括,例如‘牙’和‘水’。”尽管这不一定是一个巨大的提升,但它是在称之为“作用数据可视化”的更为广泛的研究行业往前迈入的一步。佐治亚理工高校的博士研究生RamprasaathSelvaraju答复,此项研究“十分更有些人”,并结合了很多目前的好点子,创设了一个新的极其简易的专用工具。

Selvaraju说道,那样的工作中将有很多主要用途,帮助大家建立更为高效率和技术设备的优化算法,并根据让研究工作人员深层次研究来提高安全系数和防止误差。“因为神经网络原有的多元性,他们有时候缺乏可解释性,”但他说道,在未来,当互联网被广泛作为无人驾驶轿车和推动智能机器人时,这将是不可或缺的一步。OpenAi的ChrisOlah也参与了这一新项目,他说道:“这类似制做光学显微镜。

至少,它是大家所构想的。”要了解转录图集和别的作用数据分析工具的原理,最先务必了解一点人工智能技术系统软件怎样识别目标。

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搭建这一点的基础方式是用以神经网络:一种与人的大脑大致相仿的推算出来构造(虽然它在复杂性上领跑了一个亿光年)。每一个神经网络內部全是人力神经细胞层,他们像网一样相接在一起。

如同你人的大脑中的体细胞一样,这种体细胞不容易呼吁性兴奋,这一全过程称作沦落转录。最重要的是,他们不但能够起动或再开,他们能够在一个频带上备案,给每一个转录一个特殊的值或“权重值”。要把神经网络变成简易的物品,你必不可少给它很多的训炼数据信息。

这意味著数十万乃至数千万张图象,每一张都印着特殊的类型。在Google和Openai的研究工作人员为此项工作中检测的全过程中,这种图象覆盖面广泛:从羊毛绒到温莎领带,从保险带到室内空间电加热器。当它輸出这种数据信息时,神经网络中的各有不同神经细胞不容易呼吁每一个图象而显示灯。

此方式相接到图象的标识。一旦训练有素后,您就可以向互联网展览一张之前它没见过的照片,而且神经细胞将转录,将輸出內容与特殊类型相符合。恭喜你!刚成功训炼了深度学习视觉优化算法。这让研究工作人员能够认真观察到互联网的一些状况,根据在各有不同信息内容层中间变换,她们能够看到互联网是怎样从创设到最终管理决策的,从样子和纹路等基础视觉定义刚开始到确立的目标。

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比如,Olah注意到,狗的品种在非常多方面上是以耳朵里面的弯折水平来区别的。图集还展览了互联网是怎样联络各有不同的物件和好点子的,例如,把狗耳朵放进离猫耳朵不很远的地区,看伴随着等级的发展趋势,这种差别是怎样看起来明确的。该研究还找到一些震撼,比如,Olah拍摄了一张背鳍的相片,一条背鳍擦过去了波澜壮阔的海面,那麼它到底是属于灰鲸還是鲨鱼?做为一个没垂钓工作经验的人,我能探险猜想,可是做为曾一度看到过很多大白鲨和海豚鳍的神经网络不理应有什么问题。随后Olah展览了在神经网络的特殊方面上与二只小动物涉及到的图集图象,但在其中一个大白鲨图象特别是在古怪。

假如你仔细一看,你很有可能会看到一排排雪白的牙和牙床,模样却同篮球的支撑架十分相似。事实上,她们研究的神经网络也是有那样的视觉暗喻的技能,这能够做为蒙骗系统软件的便宜方法。根据变化背鳍相片,例如,在一个角落里放置一个篮球纪念邮票图象,Carter和Olah寻找能够很更非常容易地劝导神经网络海豚本质上是一条大白鲨。Olah说道,这类方式不大可能被互联网毁灭者所用以,由于只不过是有更为比较简单更为盘根错节的方法来生产制造焦虑。

例如她们能够全自动溶解说白了的竞技性补丁下载,使互联网误会,把猫当做是一碗鳄梨酱,乃至导致无人驾驶轿车误会中止标示。但令人激动的是,拥有这一专用工具,人们能够充份了解互联网的內部深层,促使它最终帮助大家识别误会或误差,并立即缺少。可是不正确也是经常发生的,例如,把各有不同人种的人们识别成黑猩猩而不是人。

拥有那样的数据分析工具,研究工作人员能够查看是啥外界信息内容或视觉相似度导致了不正确的再次出现。换句话说,妄图预测分析神经网络的核心是不会有风险性的。“大家常常忧虑给你很有可能在忽悠你自己,”奥布雷说道,风险性取决于大家有可能妄图忍受大家熟识的视觉定义或寻找更有意义的比较简单表明。这就是还包含人工智能技术先行者Hinton以内的一些角色依然赞同人们表明AI运行规律性的缘故之一,如同人们匪夷所思她们的人的大脑怎样做出规定一样,电子计算机也是某种意义。

他近期在拒不接受WIRED采访时表示:“假如你非得回绝她们表明所保证的规定,你也就不容易强制性她们编造一个故事。”尽管异议大大的,但“转录图集”的研究者们原本以为:每一代新的专用工具的产品研发都会使我们更为类似这种在互联网中再次出现事儿的幕后黑手。


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