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        AI也會看走眼

        2018-11-01 04:49:44文森特·納瑞格特陳雯潔
        讀者 2018年22期
        關(guān)鍵詞:人工智能研究

        文森特·納瑞格特 陳雯潔

        它們是世界上最高級的算法,它們的視覺識別能力比人類還厲害:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需一瞥便能識別各式各樣的物體,動物、人臉、指示牌……人工智能技術(shù)正在掀起一場全方位的革命。

        但這一成功的背后隱藏著一個漏洞,一個誰也沒有料到的驚人軟肋……盡管問題還未在大眾媒體上曝光,但近兩年來已有不少研究團(tuán)隊投入這場救火行動。究竟是什么問題?聽好了:這套無與倫比的算法會被莫名其妙的視錯覺干擾,從而犯下低級錯誤!

        選取某物體的一張數(shù)碼照片,巧妙地改動它的幾個像素值……人眼完全看不出修改前后的差別,可算法系統(tǒng)立刻就“看到”了另一個毫不相干的物體。一張稍作處理的熊貓照片,人工智能看到的卻是一只猴子,而且確定程度超過99%。把烏龜看成沖鋒槍,把滑雪者看成狗,把貓看成公交車,把喬治·克魯尼看成達(dá)斯汀·霍夫曼,把橙子看成直升機(jī)……此類案例不一而足。

        更糟糕的是,據(jù)美國麻省理工學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)理論家安德魯·伊利亞斯透露,“現(xiàn)在還沒有人能解釋這一現(xiàn)象”。必須承認(rèn),信息科學(xué)家至今仍不能理解,在這些極高維度的計算空間里究竟發(fā)生了什么。

        這些超現(xiàn)實主義畫派風(fēng)格的“黑客”實驗或許令人發(fā)笑。但你若是知道這些算法將被用于我們的日常生活,就一定笑不出來了。它們可能會把標(biāo)記“?!钡慕煌ㄖ甘九瓶闯伞皟?yōu)先通行”,把紅燈看成綠燈,把惡性腫瘤看成健康器官的一部分,把學(xué)??闯绍娛麓驌裟繕?biāo),把炸彈看成三明治,把恐怖分子看成執(zhí)法人員,把一起謀殺看成平常事件,或者反過來……或許幾十年后的信息戰(zhàn)就是這個樣子?

        極其簡單的攻擊

        在一些大學(xué)及行業(yè)巨頭,如谷歌或臉書的實驗室里進(jìn)行的最新研究顯示,上述風(fēng)險確實存在。“最初的實驗在嚴(yán)格控制的實驗室條件下進(jìn)行,哪怕開放了目標(biāo)模型的所有內(nèi)部參數(shù),計算時間還是很長。”比利時根特大學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)專家喬納森·佩克介紹道,“但現(xiàn)在情況不一樣了,這種襲擊已經(jīng)變得輕而易舉?!?/p>

        近期的研究表明,這種細(xì)微的視錯覺在現(xiàn)實應(yīng)用中仍然存在。例如用普通的智能手機(jī)在運動中拍照,在不同角度與光線條件下都會造成人工智能判斷錯誤。美國的一個研究團(tuán)隊證實,在標(biāo)記“?!钡慕煌ㄖ甘九粕险成弦粚淤N紙,對標(biāo)記進(jìn)行精心篡改,人類駕駛員不會上當(dāng),卻能騙過所有自動駕駛汽車:卡耐基梅隆大學(xué)的研究人員則借助印有圖案的眼鏡,把一個用于面部識別的人工智能程序騙得團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)。

        此類攻擊不但有可能出現(xiàn)在我們的日常生活中,而且實施者根本不需要侵入目標(biāo)系統(tǒng)。“在我最近參與的對某些形式的攻擊的研究中,對手只需用幾張準(zhǔn)備好的圖片對相關(guān)算法進(jìn)行測試,觀察其反應(yīng)即可?!辟e夕法尼亞州立大學(xué)的尼古拉斯·帕佩爾諾表示。他利用這種方法騙過了亞馬遜和谷歌的人工智能機(jī)器人,二者的確信度分別為96%和88%。而雪上加霜的是,針對某一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的攻擊,通常也能干擾其他架構(gòu)的人工智能。

        更何況現(xiàn)在每天都會增加一些新的攻擊形式!谷歌的一個團(tuán)隊剛剛研制出一種奇特而令人生畏的武器:一張貼紙。它十分顯眼,看起來毫無破壞性,可它能讓今天所有的人工智能相信,被它標(biāo)記過的物品或生物都是同一件東西——烤面包機(jī)。

        軍備競賽

        面對上述威脅,信息技術(shù)領(lǐng)域的部分人員已經(jīng)積極行動起來,尋找解決辦法?!捌鸪跞藗冊O(shè)計這些系統(tǒng)時,并沒有想到它們會面對對手?!蹦峁爬埂づ僚鍫栔Z提醒道。人們想出很多策略來檢測和清除此類惡意干擾,但暫時還沒有找到行之有效的辦法。研究人員幾乎無法從理論上證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行可靠,而且一直沒有找到被誤判的圖片的共同特點——去年秋天,加州大學(xué)伯克利分校的一個研究團(tuán)隊輕輕松松就騙過了目前提出的十種探測攻擊圖片的方法。“這段時間我們就像在進(jìn)行某種軍備競賽:研究人員不斷提出新的保護(hù)方案,而其他人幾乎立刻就能攻破它們?!眴碳{森·佩克說。這是一場永遠(yuǎn)不會真正結(jié)束的小游戲。

        人工智能的未來會系于此嗎?該漏洞會讓方興未艾的數(shù)碼革命完結(jié)嗎?那些投入數(shù)十億歐元的項目會因此中斷嗎?現(xiàn)在下結(jié)論還為時過早……喬納森·佩克認(rèn)為“風(fēng)險實在太大,可能會減緩甚至終結(jié)自動駕駛汽車的發(fā)展”,而另一些研究人員將這個漏洞看作在關(guān)鍵應(yīng)用中使用人工智能之前所必須克服的一個挑戰(zhàn)。但所有人都同意,這個漏洞可能產(chǎn)生有益的刺激,推動我們在使用這些偶爾“行為詭異”的人工智能算法時,不斷尋求更可靠、更適宜的方式。

        (奇 點摘自《新發(fā)現(xiàn)》2018年第9期)

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