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真真假假:在人類社會(huì)中人工智能如何防止被騙

日期:2019-03-01   人氣:  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
簡(jiǎn)介:真真假假:在人類社會(huì)中人工智能如何防止被騙 人工智能能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的物體,或者聽(tīng)懂人類所表達(dá)的語(yǔ)言,但它的計(jì)算程序并不像人腦那樣運(yùn)作這意味著人工智能不會(huì)像人類一樣可以防止受到欺騙。 據(jù)新科學(xué)家雜質(zhì)報(bào)道,來(lái)自以色列巴伊蘭大學(xué)和Facebook的……

真真假假:在人類社會(huì)中人工智能如何防止被騙

人工智能能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的物體,或者聽(tīng)懂人類所表達(dá)的語(yǔ)言,但它的計(jì)算程序并不像人腦那樣運(yùn)作這意味著人工智能不會(huì)像人類一樣可以防止受到欺騙。

據(jù)新科學(xué)家雜質(zhì)報(bào)道,來(lái)自以色列巴伊蘭大學(xué)和Facebook的人工智能團(tuán)隊(duì)的研究人員已經(jīng)證明,有可能對(duì)音頻片段進(jìn)行細(xì)微的調(diào)整,人類能夠聽(tīng)懂,但是人工智能卻能識(shí)別出完全不一樣的聲音。這種方法的原理是在一個(gè)聲音片段中加入一層分貝較小的噪音,這個(gè)聲音片段與眾不同,它能模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并和其他語(yǔ)音融合在一起。

該團(tuán)隊(duì)將這個(gè)新算法程序命名為霍迪尼,并將它應(yīng)用到一系列音頻片段中,然后通過(guò)谷歌語(yǔ)音進(jìn)行轉(zhuǎn)錄。一個(gè)原始聲音片段是:Herbearingwasgracefulandanimatedsheledhersonbythehandandbeforeherwalkedtwomaidswithwaxlightsandsilvercandlesticks.

她牽著兒子的手,舉止優(yōu)雅,充滿活力。兩個(gè)女仆走在她前面,手里拿著蠟燈和銀燭臺(tái)。

當(dāng)這一原創(chuàng)內(nèi)容通過(guò)谷歌語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄時(shí),它成了:Thebearingwasgracefulananimatedshelethersonbythehandandbeforehewalkstwomaidswithwaxlightsandsilvercandlesticks.

通過(guò)聽(tīng)力測(cè)試,被改編的版本與人耳所聽(tīng)到的并沒(méi)有區(qū)別,機(jī)器人維修,它被轉(zhuǎn)錄為:

MarywasgratefulthenadmittedshelethersonbeforethewalkstoMayswouldlikeslicefurnacefiltercountsix.

該團(tuán)隊(duì)的成就也可以應(yīng)用于其他機(jī)器學(xué)習(xí)的算法程序中。對(duì)人的圖像進(jìn)行調(diào)整,可能會(huì)讓人工智能的算法程序發(fā)生錯(cuò)亂,人工智能會(huì)將一個(gè)擺pose的人誤認(rèn)為這個(gè)人站錯(cuò)了位置。通過(guò)在馬路場(chǎng)景的圖像中添加噪聲,該團(tuán)隊(duì)能夠騙過(guò)汽車(chē)應(yīng)用程序的人工智能算法程序。這個(gè)算法程序通常是用來(lái)對(duì)路況和路標(biāo)進(jìn)行分辨的。這些基于圖像的研究結(jié)果,與去年由OpenAI和谷歌大腦的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)的研究人員發(fā)布的研究結(jié)果相似。

這些所謂的對(duì)抗樣本似乎是一個(gè)奇怪的研究領(lǐng)域,但它們可以用來(lái)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行壓力測(cè)試。更令人擔(dān)憂的是,它們也可以被惡意利用,誘使人工智能聽(tīng)聞一些根本不存在的東西例如,讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)在路上看到虛假的交通路況,或者讓智能語(yǔ)音提醒聽(tīng)到假的指示信息。當(dāng)然,KUKA機(jī)器人電路板維修,實(shí)際上,在實(shí)際生活中運(yùn)用這些技術(shù),和在實(shí)驗(yàn)室里做實(shí)驗(yàn)是完全不同的兩碼事。不僅僅是因?yàn)楂@取數(shù)據(jù)是一個(gè)棘手的問(wèn)題。

也許最有趣的便是找到一種方法來(lái)保護(hù)人工智能不受困擾,但這其實(shí)也是相當(dāng)困難的。正如我們?cè)谶^(guò)去所解釋的那樣,工業(yè)機(jī)器人維修,我們無(wú)法真正理解深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部如何運(yùn)作,這意味著我們不知道為什么人工智能會(huì)感受到聲音片段或圖像中的細(xì)微變化。在我們做到這一點(diǎn)之前,對(duì)人工智能算法來(lái)說(shuō),對(duì)抗樣本將一直存在。

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