人間以上の能力を持つ画像認識用人工知能(AI)の「 PlaNet」 」や、自動で画像を分析して言葉で説明してくれる「 CaptionBot 」、さらには今流行りの自動運転カーに至るまで、多くの最先端技術でニューラルネットワークを用いた画像認識技術が応用されています。しかし、これは簡単に欺くことできるとマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究グループが指摘しています。 Fooling Neural Networks in the Physical World with 3D Adversarial Objects · labsix http://www.labsix.org/physical-objects-that-fool-neural-nets/ 画像認識ツールや文章認識ツールなどのニューラルネットワークをベースとした分類ツールは、多くのタスクをこなすことで人間の能力に近い性能を発揮できるようになります。しかし、これらで使われるニューラルネットワークは、特に「Adversarial Example(敵対的サンプル)」に対して脆弱で、じっくりと入力を混乱させれば分類を間違えさせることができるという欠点を持ち合わせているそうです。なお、この「敵対的サンプル」というのは、学習済みのニューラルネットワークを「欺く」ように作られた人工的なサンプルを指すそうです。

・関連記事

Googleが人間以上の能力を持つ画像認識AI「PlaNet」を開発していることが明らかに - GIGAZINE



画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発 - GIGAZINE



自動的に画像を分析して言葉で説明するMicrosoftの画像認知機能を体験できる「CaptionBot」 - GIGAZINE



Google Photosが黒人をゴリラと認識した事件で開発者が謝罪 - GIGAZINE



Googleが画像の説明文章を自動生成する技術を開発 - GIGAZINE



2017年11月02日 20時00分00秒 in ソフトウェア, 動画, Posted by logu_ii

You can read the machine translated English article here.