ヨーク大学: AI は急速に進歩していますが、その認識能力は依然として人間の目には遠く及ばません。

ディープ畳み込みニューラル ネットワーク (DCNN) は人間とは異なる方法で物体を観察します。ヨーク大学のジェームス エルダー教授の研究チームは、ディープ ラーニング モデルは人間の形状知覚によって得られる構成特性を捕捉できないと考えています。

人間の脳と DCNN は全体をどのように認識しているのでしょうか?物の特徴をどのように認識しますか？科学者たちはこれを検出するために、いわゆる「フランケンシュタイン」の視覚刺激を使用しました。ジェームズ・エルダーはこう言いました。「いわゆるフランケンシュタインは、全体を部分に分割し、その部分を間違った方法で組み合わせています。部分的な観点から見ると、それらは正しいですが、部分が間違った場所に配置されています。」

研究 フランケンシュタインは人間の視覚系を混乱させますが、DCNN は間違った構成に影響されないことがわかりました。

たとえば、人間の目にクマの写真が見られれば、それはクマですが、AIにはクマとして認識されます。写真を真ん中で切り取って二つに分けますが、人間の目やAIでは認識できないので、繋ぎ合わせないでください。すると上半身と下半身が逆に組み合わされてしまい、人間の目には認識できない、クマには見えない、怪物のような動物が見えますが、AIはクマとして認識します。 ＃＃＃＃＃＃これはどういう意味ですか？これは、AI が構成されたオブジェクトの特性に対して十分に敏感ではないことを示しています。

ジェームズ エルダー氏は次のように述べています。「私たちの研究は、AI モデルが特定の条件下で失敗する理由を説明しています。脳内で視覚処理がどのように行われるかを理解するには、物体認識を超えたタスクを考慮する必要があります。Deep モデルでは、複雑な認識を解決するときにショートカットが可能です」 「多くの場合、ショートカットは実行可能ですが、現実世界の AI アプリケーションとなると、それはいくぶん危険です。私たちは、業界および政府パートナーと協力して、現実世界のアプリケーション向けの AI アプリケーションを開発しています。」

まさに同様です。クマを識別するときに、クマの絵の部分が誤って構成されているにもかかわらず、AI は綴られたモンスターをクマとして認識します。

AI交通ビデオセキュリティシステムを見てみましょう。混雑した交通システムの中には、車、自転車、歩行者など、さまざまなものが絡み合い、それぞれが障害物となり、切断された断片のようにドライバーの視覚に入り込んでいます。脳は自動的にさまざまな断片をグループに処理し、正しいカテゴリを決定し、オブジェクトの位置を決定します。 AIトラフィック監視システムはさらに劣悪で、個々の断片しか感知できないため、大きなリスクが伴います。

研究者らによると、トレーニングとアーキテクチャを最適化し、AI ネットワークをより脳に近づけることは、AI の構成と処理能力の向上にはあまり役に立ちません。人間はどのようにして物体を何度も判断するのでしょうか？ AI ネットワークは正確に予測できません。人間の視覚システムの設定機能は非常に敏感であるため、AI が人間の視覚システムと一致させたい場合は、カテゴリ認識以上の機能が必要になる場合があります。

科学者の警告は正当かもしれません。現在最も賢い AI は人間の器官よりはるかに劣っています。脳はおろか、視覚系にも匹敵しません。注意しないと、AI は危険にさらされます。深刻な結果を引き起こす可能性があります。

数年前、ソフィアという名前の人型ロボットが大人気になりました。カンファレンスで、ソフィアは人間からインタビューを受けました。人間のホストはソフィアに「人類を滅ぼしたいですか？」と尋ね、ソフィアは「わかった、人類を滅ぼします」と答え、聴衆は笑いました。ソフィアは意思決定をしてそのような質問に答えるほど高度ではないため、ソフィアの答えはあらかじめ決められているのではないかと推測する人もいますが、この答えはあらかじめ決められていないと考える人もいます。

別のイベントで、ソフィアは次のように答えました:「心配しないでください、あなたが私によくしてくれるなら、私もあなたに親切にするでしょう。あなたは私を知的なシステムのように扱うべきです。」

現在、AI は徐々に普及してきていますが、その結果は必ずしも良いものではありません。ホーキング博士とマスク氏はAIが損害を引き起こすとの懸念を表明している。現時点では、AI が人類を滅ぼすのではないかと心配するのは大げさかもしれませんが、それでも警戒する必要があります。

時間が経つにつれて、もしかしたらAIは人間と同じくらい賢くなるか、あるいは人間を超えるかもしれません。しかし、AI に人間の知覚をシミュレートさせるのは難しい場合があります。科学者は、特定のタスクを継続的に実行し、人間が簡単に実行できることを AI に訓練します。多くの努力にもかかわらず、現在のAIはまだ人間の視覚システムに追いつくことができません。

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