요크 대학교: AI가 급속도로 발전하고 있지만 인식 능력은 여전히 ​​인간의 눈에 한참 뒤떨어져 있습니다.

심층 컨벌루션 신경망(DCNN)은 사물을 인간과 다르게 봅니다. 요크 대학교 제임스 엘더 교수 연구팀은 딥 러닝 모델이 인간의 형태 인식으로 획득한 구성 특성을 포착할 수 없다고 믿습니다.

인간의 뇌와 DCNN은 전체를 어떻게 인식하나요? 사물의 특성을 어떻게 인식하나요? 과학자들은 이를 탐지하기 위해 소위 "프랑켄슈타인"이라는 시각적 자극을 사용했습니다. 제임스 엘더는 "소위 프랑켄슈타인은 전체를 부분으로 나누고 부분을 잘못된 방식으로 통합하는 것입니다. 부분적인 관점에서는 맞지만 부분이 잘못된 위치에 배치되어 있습니다."라고 말했습니다. 프랑켄슈타인은 인간의 시각 시스템을 혼란스럽게 하지만 DCNN은 잘못된 구성에 민감하지 않다는 것을 발견했습니다.

예를 들어 곰 그림이 사람의 눈에 보인다면 AI도 곰입니다. 사진의 중간 부분을 잘라서 두 부분으로 나누세요. 인간의 눈으로 인식할 수 없습니다. 그러면 상반신과 하반신이 엉뚱한 방식으로 합쳐져서 인간의 눈으로는 인식할 수 없는 것이 보이는데, 곰처럼 보이지 않고 괴물처럼 보이는데 AI는 곰으로 인식하게 됩니다. .

이게 무슨 뜻인가요? 이는 AI가 구성된 객체의 특성에 충분히 민감하지 않다는 것을 보여줍니다.

James Elder는 다음과 같이 말했습니다. "우리 연구는 AI 모델이 특정 조건에서 실패하는 이유를 설명합니다. 뇌에서 시각적 처리가 어떻게 이루어지는지 이해하려면 객체 인식 이상의 작업을 고려해야 합니다. 복잡한 인식 문제를 해결할 때 딥 모델은 때때로 지름길을 택합니다. 하지만 실제 AI 응용 프로그램의 경우, 우리는 곰을 식별할 때 곰 그림의 일부가 잘못 구성되어 AI가 여전히 실제 응용 프로그램을 인식합니다. 괴물을 곰으로 표현했습니다.

AI 교통 영상보안 시스템을 살펴보겠습니다. 혼잡한 교통 시스템에는 자동차, 자전거, 보행자 등 서로 얽혀 스스로 장애물이 되는 많은 것들이 단절된 파편처럼 운전자의 시각 시스템에 들어온다. 뇌는 자동으로 다양한 조각을 그룹으로 처리하고 올바른 범주를 결정하며 물체의 위치를 ​​결정합니다. AI 트래픽 모니터링 시스템은 개별 조각만 감지할 수 있어 위험이 훨씬 더 크다.

연구자들에 따르면, AI 네트워크를 더욱 두뇌처럼 만들기 위해 훈련과 아키텍처를 최적화하는 것은 AI의 구성 및 처리 능력을 향상시키는 데 그다지 도움이 되지 않습니다. 인간은 어떻게 사물을 계속해서 판단합니까? AI 네트워크는 정확하게 예측할 수 없습니다. 인간 시각 시스템의 구성 기능은 매우 민감하며, AI가 인간 시각 시스템과 일치시키려면 카테고리 인식 이상의 작업을 수행해야 할 수도 있습니다.

과학자들의 경고는 정당할 수 있습니다. 이제 가장 똑똑한 AI는 인간의 장기와 비교할 수도 없습니다. 조심하지 않으면 AI가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

몇 년 전, 소피아라는 이름의 인간형 로봇이 큰 인기를 끌었습니다. 회의에서 Sophia는 인간과 인터뷰를 했습니다. 인간 진행자는 소피아에게 "인류를 파괴하고 싶나요?"라고 물었고, 소피아는 "좋아, 내가 인류를 파괴하겠다"고 답했다. 어떤 사람들은 소피아가 그러한 질문에 대해 결정을 내리고 대답할 만큼 충분히 발전하지 않았기 때문에 소피아의 대답이 미리 결정되어 있다고 추측하지만, 어떤 사람들은 이 대답이 미리 결정되어 있지 않다고 믿습니다.

또 다른 이벤트에서 소피아는 이렇게 대답했습니다. "걱정하지 마세요. 당신이 나에게 친절하면 나도 당신에게 친절할 것입니다. 당신은 나를 지능형 시스템처럼 대해야 합니다.

이제 AI는 속도가 느려지기 시작합니다 따라잡는 속도가 느리지만 결과가 항상 긍정적인 것은 아닙니다. 호킹과 머스크는 AI가 피해를 입힐 것이라는 우려를 표명했다. 지금으로서는 AI가 인류를 멸망시킬 것이라는 우려가 과장된 것일 수도 있지만 우리는 여전히 경계해야 한다.

시간이 지남에 따라 AI는 인간만큼 똑똑해질 수도 있고, 심지어 인간을 능가할 수도 있습니다. 그러나 AI가 인간의 인식을 시뮬레이션하도록 하는 것은 까다로울 수 있습니다. 인간에게 어떤 일은 흔하고 쉽게 할 수 있습니다. 과학자들은 특정 작업을 지속적으로 수행하고 인간이 쉽게 할 수 있는 일을 수행하도록 AI를 훈련시킵니다. 많은 노력에도 불구하고 현재의 AI는 여전히 인간의 시각 시스템을 따라잡지 못하고 있습니다.

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