dnews-files-2014-12-image-recognition-141215-670-jpg

Неведнъж сме дискутирали темата за напредналите технологии и компютрите, но в тези разговори винаги е присъствала само едната страна –  тази на човека, който е създал съвременните машини. Днес ще ви покажем нещо по-интересно и различно. Знаем, че компютрите могат да “виждат” света и да разпознават видяното чрез софтуер – обекти, хора и дори различаване на отделни лица и емоции отдавна не са невъзможни за тях. Но какво наистина въприемат?

ВИЖ ОЩЕ: BMW РАЗРАБОТВА КОЛИ, КОИТО МОГАТ ДА БЪДАТ ПАРКИРАНИ ЧРЕЗ УМЕН ЧАСОВНИК

Именно това е въпросът, който стои зад едно интересно проучване за изкуствения интелект и разпознаването на образи. Изследователи от Университета на Уайоминг и университета “Корнел” са установили, че компютрите виждат света по много по-различен начин? Изненадахте ли се? Разбира се, че не. Екипът започнал с най-сложния алгоритъм за разпознаване на образи, който се нарича дълбокa невронна мрежа (DNN). При него се правят подробни изчисления на визуалните данни от милиони изображения, като накрая DNN научава да прави разлика между куче и делфин. След това те го комбинирали с втори генетичен алгоритъм, развиващ нови изображения от старите и по-конкретно новите трансформиции са с по-човешка насоченост. Получените резултати доста изненадали изследователите.

dnews-files-2014-12-optical-illusion-AI-141215-670-jpg

“Очаквахме, че ще получим същото нещо, много изображения с високо качество, които ясно се разпознават. Вместо това ние получихме тези странни образи – леопард, който всъщност няма нищо общо с леопард”, казва Джеф Клун, част от екипа, който работи върху това проучване. Всъщност това, което на нас ни прилича по-скоро на абстрактно изкуство, DNN може с точност до 99% да разпознае конкретен обект – бейзболна топка, електрическа китара и т.н. В същността си това са оптични илюзии за компютрите, което може да причина проблеми за приложения, като разпознаването на лице в новите системи за сигурност.

Под въпрос е и дали хората идентифицират обект, гледайки цялостната картина, особено като се има предвид, че DNN избира чрез гледане на определени част от обекта, които най-много го различават от останалите.