Pesquisa reflete como AI vê através do espelho

Intrigado pela forma como reflexo muda imagens em formas sutis e não tão sutis, uma equipe de pesquisadores usou a inteligência artificial para investigar o que define originais para além de suas reflexões. Seus algoritmos aprenderam a pegar em pistas inesperadas, tais como peças de cabelo, olhar direção e, surpreendentemente, barbas - descobertas com implicações para a máquina do treinamento modelos de aprendizagem e detectar imagens falsas.

O texto está para trás. Clocks executar anti-horário. Os carros são dirigidos no lado errado da estrada. mão direita tornou mãos esquerdas.

Intrigado pela forma como reflexo muda imagens de maneiras sutis e não tão sutis, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Cornell usou a inteligência artificial para investigar o que define originais para além de suas reflexões. Seus algoritmos aprenderam a pegar em pistas inesperadas, tais como peças de cabelo, olhar direção e, surpreendentemente, barbas, achados com implicações para a máquina do treinamento modelos de aprendizagem e detectar imagens falsas.

"O universo não é simétrica. Se você virar uma imagem, existem diferenças", disse Noah Snavely, professor associado de ciência da computação na Universidade de Cornell Tech e autor sênior do estudo, "Visual quiralidade", apresentado na Conferência de 2020 em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, realizada praticamente junho 14-19. "Estou intrigado com as descobertas que você pode fazer com novas formas de recolhendo informações."

Zhiqui Lin é o primeiro autor do papel; co-autores são Abe Davis, professor assistente de ciência da computação, e Cornell tecnologia pós-investigador Jin Sun.

Diferenciando entre imagens e reflexões originais é uma tarefa surpreendentemente fácil para AI, Snavely disse, um algoritmo básico de aprendizado profundo pode rapidamente aprender a classificar se uma imagem foi virada com uma precisão de 60% a 90%, dependendo dos tipos de imagens usadas para treinar o algoritmo. Muitas das pistas ele pega em são difíceis para os seres humanos a perceber.

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