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在这件事上人工智能AI一点都不智能,是智障
作者: 佚名 2019-01-11 09:40 【搜狐】

 

尽管人工智能(AI)、机器学习和机器人技术带来了诸多好处和便利,但人们仍担心人工智能(AI)、机器学习和机器人技术等新时代技术将取代人类的工作岗位。然而,一些研究人员不同意技术将很快夺走人类工作的观点。

美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的一些研究人员进行了各种各样的实验,证明了“深度学习”机器的严重局限性。

人工智能还有很长的路要走

“被称为深度学习计算机网络的人工智能形式有多智能?这些机器在多大程度上模仿了人类大脑?”加州大学洛杉矶分校的一组认知心理学家在《公共科学图书馆计算生物学》杂志上报告说。

支持者对利用这些网络来完成许多传统上由人来完成的个人任务,甚至是工作表示了热情。然而,本研究的五个实验结果表明,网络很容易被欺骗,网络使用计算机视觉识别物体的方法与人类视觉有很大的不同。

“这些机器有我们需要了解的严重局限性,”加州大学洛杉矶分校(UCLA)心理学教授、该研究的资深作者菲利普•克尔曼(Philip Kellman)表示。

网络很容易被愚弄

他说,机器视觉也有缺点。在第一个实验中,心理学家展示了最好的深度学习网络之一VGG-19,即动物和物体的彩色图像。图像被修改了。例如,一个高尔夫球的表面显示在茶壶上;把斑马条纹放在骆驼上;一只蓝色和红色菱形花纹的袜子出现在一只大象身上。VGG-19对它的首选项进行了排名,在40个对象中只有5个选择了正确的项作为第一选择。

“我们可以很容易地愚弄这些人工系统,”合著者、加州大学洛杉矶分校(UCLA)心理学教授卢洪静表示。“它们的学习机制远不如人类的大脑复杂。”

在第二个实验中,心理学家向VGG-19和第二个名为AlexNet的深度学习网络展示了玻璃雕像的图像。VGG-19在两种网络测试的所有实验中都表现得更好。这两个网络都经过训练,可以使用名为ImageNet的图像数据库识别对象。

然而,两家网络公司都未能识别出这些玻璃雕像。

在第三个实验中,研究人员向VGG-19和AlexNet展示了40幅用黑色勾勒的图画和白色的图片。这前三个实验旨在发现这些设备是否能通过形状识别物体。

研究人员得出结论,人类可以看到整个物体,而人工智能网络可以识别物体的碎片。

“这项研究表明,这些系统在不考虑形状的情况下,就能从训练过的图像中得到正确的答案。”对人类来说,整体形状是物体识别的首要条件,而通过整体形状识别图像似乎根本不在这些深度学习系统中,”Kellman说。

看到这,AI的成熟度远没有它的热度高。好好自我修炼,少些担忧,感受当下,别想太多。


标签:人工智能 

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