Computer denken diese sind echte Tiere und Objekte

Auch Computer können durch optische Täuschungen täuschen. Während Computervision rasch voranschreitet, kann dieser Satz von Bizzare Bilder sogar die besten Algorithmen vorzugaukeln, dass sie reale Objekte sind.

Die Bilder wurden von Jeff Clune die University of Wyoming in Laramie generiert, wenn er einen Bilderkennung Algorithmus genannt ein tief neuronales Netz (DNN) zu einem zweiten Algorithmus entwickelt beantragt, um Bilder zu entwickeln. Wenn der zweite Algorithmus zusammen mit menschlichem Ermessen verwendet wird, ist das Ergebnis Bilder, die zu deutlicher; das nicht passieren, wenn ein Computer die Kontrolle übernahm.

Aber wenn diese seltsame Bilder erwiesen sich als AlexNet – ein Computer-Vision-Algorithmus, Forscher an der University of Toronto, die anschließend von Google eingestellt wurden – es dachte, sie waren reale Objekte aus e-Gitarren, Pinguine. Sie sehen aus wie abstrakte Bilder für den Menschen, sondern mit Computern, sie sehen aus wie die ursprünglichen Objekte. New Scientist erklärt, warum das der Fall ist:

Der Algorithmus Verwirrung ist aufgrund der Unterschiede in wie sie die Welt im Vergleich zu Menschen sieht, sagt Clune. Während wir einen Gepard identifizieren, indem man für das gesamte Paket – die richtige Körperform, Musterung und so weiter – ist ein DNN nur die Teile eines Objekts interessiert, dass die meisten es von anderen zu unterscheiden.

Das heißt, die Besonderheiten, aus denen sich diese Bilder sind die Basis für Computervision an erster Stelle – es ist nur so, dass Menschen nicht die Bilder auf diese Weise interpretieren. Vielleicht sind die besten Beispiele der Fernbedienung, was eindeutig zeigt das Muster von Knöpfen und Baseball, die ähnelt die Nähte, die wir alle mit vertraut sind.

Natürlich kann es sich lohnen zu helfen Computer erkennen, dass diese tatsächlich der Real-Deal, sind nicht wie sie verwendet werden könnten, um Sicherheit oder AI-Systeme in der Zukunft zu täuschen. Aber jetzt, ist es ganz nett zu wissen, dass Computer foul von optischen Täuschungen in viel die gleiche Weise fallen wie wir es tun. [ArXiv über New Scientist]