Обработка изображений — очень сложная задача для приближенных
к искусственному интеллекту алгоритмов. Для того, чтобы «кремниевый
мозг» научился верно идентифицировать объекты того или иного типа, нужны
огромные базы данных для обучения, а также впечатляющие вычислительные
мощности.
Для того чтобы увеличить объемы базы данных, применяемых для обучения
алгоритмов по распознаванию изображений, ученые придумали хитрый трюк —
кроме основного набора изображений, искусственному интеллекту
«скармливают» набор зеркально отраженных картинок.
Может ли ИИ «понять», что имеет дело с отраженными зеркально
изображениями? Этим вопросом заинтересовались сотрудники Корнельского
университета (США), которые провели комплексное исследование по теме.
Ученые, группу которых возглавил доцент кафедры компьютерных наук Ной
Снейвли, создали «тепловую карту», на которой отображались области,
которые казались «подозрительными» алгоритмам машинного зрения, имевшим
дело с отзеркаленными картинками. По итогам опытов выяснилось, что ИИ
может распознавать отраженные изображения с точностью от 60 до 90
процентов. Проанализировав признаки, по которым ИИ распознает
отзеркаленные картинки, ученые установили, что они могут быть весьма
странными. Например, самый очевидный признак — это отзеркаленные буквы.
Но если в кадре нет букв, то начинают происходить интересные вещи. В
частности — ИИ может распознавать подвох по... бороде.
«Мы не знаем, как это работает, но алгоритмы „понимают", что
перед ними отзеркаленное изображение, по бороде. Вероятно, все дело в
стороне, в которую правши, которых большинство, расчесывают бороду», — отмечают исследователи.
Оцените материал:
ПОДЕЛИСЬ С ДРУЗЬЯМИ:
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
|