AI 컴퓨터 비전의 아킬레스 건

인공 지능과 신경 과학의 구속력 문제

출처 : pixabay

시각 장애가 있다는 것을 알고 자율 차량에 타시겠습니까? X 선, 초음파, CT, PET 또는 MRI 스캔과 같은 방사선 이미지의 컴퓨터 해석을 바탕으로 암 치료를받는 것은 컴퓨터 비전이 쉽게 속일 수 있다는 것을 알고 어떻게 받아 들여야합니까? 컴퓨터 비전에는 문제가 있습니다. 잘못된 입력을 잘못 인식하기 위해 알고리즘 학습을 속이기 위해 데이터 입력을 약간만 변경하면됩니다.

컴퓨터 비전의 최근 발전은 주로 기계 학습의 일종 인 심층 학습을 통한 패턴 인식 능력의 향상에 기인합니다. 기계 학습은 인공 지능의 하위 집합으로 컴퓨터는 학습 데이터가 레이블 된 감독 학습을 통해 또는 감독되지 않은 학습에서 또는 명시 적 프로그래밍없이 조합을 통해 입력 데이터 처리에서 개념을 학습 할 수 있습니다. 깊은 학습의 깊이는 신경망에서 인공 신경 처리 층의 수를 의미합니다.

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케빈 아이 콜트 (Kevin Eykholt), 이반 에티 모프 (Ivan Evtimov), 캘리포니아 버클리 대학 (University of Michigan, Stony Brook University) 및 워싱턴 대학 (University of Washington)의 연구자들과 인공 지능 연구원 팀이 발견 한 연구팀은 정지 흑백 스티커를 사용하는 기호는 최첨단의 심 신경 네트워크 (DNN)가 이미지를 잘못 분류하도록합니다. 팀은 arXiv 에서 2018 년 4 월에 조사 결과를 발표했습니다.

심층적 인 학습의 현재 단점 중 하나는 교육을 위해 컴퓨터에 필요한 많은 양의 데이터입니다. 대조적으로, 한 아이는 새가 무엇인지를 알게되면 존재하는 여러 가지 조류 종을 모두 배울 필요없이 동물을 새라고 쉽게 식별 할 수 있습니다.

두뇌의 다양한 영역은 다양한 유형의 입력을 처리합니다. 예를 들어 두정엽은 접촉, 온도 및 통증에 대한 감각 입력이 처리되는 뇌 영역입니다. 후두엽은 시야를 해석합니다. 측두엽은 청력에 중요한 역할을합니다. 다른 영역에서 두뇌 프로세스 감각 입력의 다른 영역을 감안할 때, 그것이 통일 된 경험을 어떻게 형성합니까? 이것은 바인딩 문제를 설명합니다.

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예를 들어, 하늘에서 높은 제트 비행기가 오버 헤드를 통과 할 때, 뇌는 스푸핑 소리가 해당 소리와 일치한다는 것을 압니다. 뇌는 날개, 꼬리, 동체 및 흰색 난반 (응축 흔적)이 주변의 하늘, 태양 또는 배경 구름이 아니라 제트기에 속한다는 것을 인식합니다. 어쨌든, 인간 두뇌는 시력, 소리, 맛, 냄새 및 촉감과 같은 다양한 감각 입력 데이터를 섭취하고 응집력있는 경험을 구성 할 수 있습니다. 그러나 과학자들이 정확히 어떻게 뇌가 그것을하는지는 신비입니다.

이론적 신경 과학 및 인공 지능을위한 옥스포드 재단의 영국 수학자 및 신경 과학 교수 인 Simon Stringer는 현재 “바인딩 뉴런 (binding neurons)”역할을하는 뇌의 뉴런에 대해 연구하고 있으며 20 년 이내에 “쥐 같은 정보를 컴퓨터에 부여하려는 야심”을 가지고 있습니다.

현재 AI 연구원의 해결 방법은 시각적 이미지를 올바르게 해석하는 데 평균적으로 좋은 성능을 달성하는 것입니다.

“눈은 마음이 이해할 준비가되어있는 것을 본다.”- 로버트슨 데이비스

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참고 문헌

지리적 국가. “뇌”. https://www.nationalgeographic.com/science/health-and-human-body/human-body/brain/에서 1-16-2019 검색 함

Eykholt, Kevin, Evtimov, Ivan, Fernandes, Earlence, Li, Bo, Rahmati, Amir, Xiao, Chaowei, Prakash, Atul, Kohno, Tadayoshi, Song, Dawn. “심층 학습 시각적 분류에 대한 강력한 물리적 – 세계 공격” arXiv : 1707.08945v5. 2018 년 4 월 10 일

Geddes, Linda. “기계를 환각시키는 ‘이상한 사건’.” BBC . 2018 년 12 월 5 일