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アシカなのにリス?AIだます「敵対的サンプル」6000枚公開
Unsplash: Florian Van Duyn / Krzysztof Niewolny / Pranay Pareek
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A new set of images that fool AI could help make it more hacker-proof

アシカなのにリス?AIだます「敵対的サンプル」6000枚公開

人工知能(AI)が得意とする画像認識は、一方でだまされやすい性質を持つ。カリフォルニア大学のある研究者は、研究コミュニティがベンチマークとして使うことを意図した「敵対的サンプル」のデータセットを公開した。 by Karen Hao2019.07.05

人工知能(AI)は画像に含まれる物体を認識するのに優れているが、その能力を台無しにさせるのもまた容易だ。人間の目には見えない静的ノイズの中に線や塗りをちょっと加えるだけで、画像認識システムを困らせることができてしまう。ときにはそれが致命的な影響を与えることもある。たとえば、一時停止の標識にステッカーを貼り付けことで、自動運転自動車に「制限時速70キロ」と誤認させられる。ステッカーを道路に貼り付ければ、テスラの自動運転自動車を対向車線へ誘導もできる(同じ技術で監視国家から人々の保護もできるので、いい面も悪い面もある)。

これらは「敵対的サンプル(adversarial examples)」と呼ばれ、研究者らは現在、AIシステムを敵対的サンプルから守る方法を開発しようと争って研究を重ねている。だが、この分野における最初期からの研究者の1人であるイアン・グッドフェロー博士と、グーグル・ブレイン(Google Brain)、プリンストン大学の研究者グループは昨年のある論文で、最近の研究成果はあまりに理論に偏っており、要点を外していると主張した …

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MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.2/Winter 2020
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