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York University: KI macht rasante Fortschritte, aber ihre Erkennungsfähigkeiten liegen noch weit hinter dem menschlichen Auge

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2023-04-15 16:22:22804Durchsuche

Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) betrachten Objekte anders als Menschen. Das Forschungsteam von Professor James Elder von der York University ist der Ansicht, dass das Deep-Learning-Modell die durch die menschliche Formwahrnehmung erworbenen Konfigurationsmerkmale nicht erfassen kann.

Wie nehmen das menschliche Gehirn und DCNN das Ganze wahr? Wie nehmen Sie die Eigenschaften von Objekten wahr? Um dies festzustellen, verwendeten Wissenschaftler sogenannte „Frankensteins“ visuelle Reize. James Elder sagte: „Die sogenannten Frankensteins spalten das Ganze in Teile und integrieren die Teile auf die falsche Weise. Aus einer Teilperspektive haben sie Recht, aber die Teile sind an der falschen Position platziert

Untersuchungen haben ergeben.“ stellte fest, dass Frankensteins zwar das menschliche visuelle System verwirren wird, DCNN jedoch nicht empfindlich auf falsche Konfigurationen reagiert.

York University: KI macht rasante Fortschritte, aber ihre Erkennungsfähigkeiten liegen noch weit hinter dem menschlichen Auge

Wenn zum Beispiel ein Bild eines Bären von menschlichen Augen gesehen wird, ist es auch ein Bär für die KI. Schneiden Sie das Foto in der Mitte durch und teilen Sie es nicht zusammen. Das menschliche Auge kann sie nicht erkennen. Dann werden die obere und die untere Hälfte falsch zusammengesetzt und das menschliche Auge kann es nicht erkennen. Was man sieht, ist ein Tier, das nicht wie ein Bär aussieht, wie ein Monster, aber die KI erkennt es als Bären .

Was bedeutet das? Dies zeigt, dass die KI nicht empfindlich genug auf die Eigenschaften des konfigurierten Objekts reagiert.

James Elder sagte: „Unsere Forschung erklärt, warum KI-Modelle unter bestimmten Bedingungen versagen. Um zu verstehen, wie visuelle Verarbeitung im Gehirn abläuft, müssen wir Aufgaben berücksichtigen, die über die Objekterkennung hinausgehen. Bei der Lösung komplexer Erkennungsprobleme nehmen tiefe Modelle manchmal Abkürzungen. Obwohl.“ Oft sind Abkürzungen machbar, wenn es um reale KI-Anwendungen geht. Wir entwickeln KI-Anwendungen für reale Anwendungen. Bei der Identifizierung eines Bären sind die Teile des Bärenbildes falsch konfiguriert und die KI erkennt ihn trotzdem Monster als Bär geschrieben.

Werfen wir einen Blick auf das AI Traffic Video Security System. In einem geschäftigen Verkehrssystem gibt es viele Dinge, wie Autos, Fahrräder und Fußgänger, die miteinander verflochten sind und zu eigenen Hindernissen werden. Diese Dinge gelangen wie getrennte Fragmente in das visuelle System des Fahrers. Das Gehirn verarbeitet die verschiedenen Fragmente automatisch zu Gruppen, ermittelt die richtige Kategorie und bestimmt den Standort des Objekts. Das KI-Verkehrsüberwachungssystem ist viel schlechter. Es kann nur einzelne Fragmente erkennen, daher besteht ein großes Risiko.

Forschern zufolge trägt die Optimierung von Training und Architektur, um das KI-Netzwerk eher zu einem Gehirn zu machen, nicht sehr dazu bei, die Konfigurations- und Verarbeitungsfähigkeiten der KI zu verbessern. Wie beurteilt der Mensch immer wieder Objekte? KI-Netzwerke können keine genauen Vorhersagen treffen. Die Konfigurationsmöglichkeiten des menschlichen visuellen Systems sind äußerst empfindlich, und wenn die KI sich an das menschliche visuelle System anpassen möchte, muss sie möglicherweise mehr leisten als nur die Kategorienerkennung.

Die Warnung der Wissenschaftler ist möglicherweise berechtigt. Sie kann sich nicht einmal mit dem visuellen System vergleichen, geschweige denn mit dem Gehirn.

Vor ein paar Jahren gab es einen humanoiden Roboter namens Sophia, der sehr beliebt wurde. Auf einer Konferenz wurde Sophia von Menschen interviewt. Der menschliche Moderator fragte Sophia: „Willst du die Menschheit zerstören?“ Sophia antwortete: „Okay, ich werde die Menschheit zerstören.“ Einige Leute spekulieren, dass Sophias Antwort vorbestimmt ist, weil Sophia nicht weit genug fortgeschritten ist, um Entscheidungen zu treffen und solche Fragen zu beantworten, aber andere glauben, dass diese Antwort nicht vorbestimmt ist.

Bei einer anderen Veranstaltung antwortete Sophia so: „Mach dir keine Sorgen, wenn du nett zu mir bist, werde ich auch nett zu dir sein. Du solltest mich wie ein intelligentes System behandeln

Jetzt ist die KI.“ Es beginnt sich zu verlangsamen Es ist langsam, sich durchzusetzen, aber die Ergebnisse sind nicht immer positiv. Hawking und Musk haben Bedenken geäußert, dass KI Schaden anrichten wird. Im Moment mag die Sorge, dass KI die Menschheit zerstören wird, übertrieben sein, aber wir sollten trotzdem wachsam sein.

Mit der Zeit wird die KI vielleicht so intelligent wie der Mensch oder sogar den Menschen übertreffen. Es kann jedoch schwierig sein, KI dazu zu bringen, die menschliche Wahrnehmung zu simulieren. Für Menschen sind einige Dinge üblich und einfach zu erledigen. Wissenschaftler trainieren die KI, kontinuierlich bestimmte Aufgaben auszuführen und Dinge zu tun, die Menschen leicht tun können. Trotz vieler Bemühungen ist die aktuelle KI immer noch nicht in der Lage, mit dem menschlichen visuellen System mitzuhalten.

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