Forschung zeigt, wie AI sieht durch den Spiegel

Fasziniert durch, wie Reflexion ändert Bilder in subtiler und nicht so subtile Weise, ein Team von Forschern verwendete künstliche Intelligenz zu untersuchen, was Originale abgesehen von ihren Überlegungen setzt. Ihre Algorithmen zu holen auf unerwartete Hinweise wie Haarteile gelernt, Blickrichtung und überraschenderweise Bärte - Befunde mit Implikationen für die Ausbildung Maschinenmodelle Lernen und Erkennen gefälschter Bilder.

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Fasziniert von wie Reflexion ändert Bilder in subtiler und nicht so subtile Weise, ein Team von der Cornell University Forscher künstliche Intelligenz zu untersuchen, was Originalen abgesehen von ihren Überlegungen setzt. Ihre Algorithmen zu holen auf unerwartete Hinweise wie Haarteile gelernt, Blickrichtung und überraschend, Bärte, Erkenntnisse mit Implikationen für die Ausbildung Maschinenmodelle Lernen und Erkennen gefälschter Bilder.

„Das Universum nicht symmetrisch ist. Wenn Sie ein Bild drehen, gibt es Unterschiede“, sagte Noah Snavely, Associate Professor für Informatik an der Cornell Tech und leitenden Autor der Studie, „Visuelle Chiralität“, an der 2020 Conference on Computer Vision vorgestellt und Mustererkennung, hielt praktisch Juni 14-19. „Ich bin von den Entdeckungen fasziniert Sie neue Wege der Nachlese Informationen machen können.“

Zhiqui Lin ist das erste Autor des Papiers; Co-Autoren sind Abe Davis, Assistant Professor für Informatik und Cornell Tech Postdoc Jin Sun.

Die Unterscheidung zwischen Originalbildern und Reflexionen ist eine überraschend einfache Aufgabe für AI, sagte Snavely kann ein Grund tief Lernalgorithmus schnell lernen, wie man klassifizieren, wenn ein Bild mit 60% bis 90% Genauigkeit gekippt wurde, abhängig von der Art der Bilder verwendet Train-the-Algorithmus. Viele der Hinweise nimmt es auf schwer sich für Menschen zu bemerken.

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Quelle: Cornell University. "Research reflects how AI sees through the looking glass." ScienceDaily. ScienceDaily, 2 July 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/07/200702152445.htm>.