cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树

admin 3周前 ( 03-30 17:31 ) 0条评论
摘要: 是鸭?还是兔?百年老图难倒谷歌AI...
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导读:这一次谷歌AI杂乱了。

作者:岳排槐、安妮 | 量子位(QbitAI)

一张是鸭子仍是兔子的图,难倒了谷歌AI。自从1892年初次出现在一本德国杂志上之后,这张图就一向继续引发争议。那么谷歌AI为何不能辨认出来呢?

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下面这张图,smartdeblur画的是鸭子仍是兔子?

自从1892年初次出现在一本德国杂志上之后,这张图就一朱文婷筛选视频直继续引发争议。有些人只能看到一只兔子,有些人只能看到一只鸭子,有些人两个都能看出来。

心思学家用这张图证明了一件事,视觉感知不仅仅是人们看到了什么,也是一种心思活动。可是,这张图到波波蓁底应该是什么?

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上星期四,有位学者决议让没有心思活动的第三方看一下。然后就把这模特牛玉坤张图片给了谷歌AI,成果AI以为78%的概率是一只鸟,68%的概率是一只鸭子。

百年争辩可以歇了?鸭子派胜出?不不不,新的争辩刚刚开始。

这下难倒了谷歌AI

上面那个定论刚出,就有人跳出来“抬杠”。

只要把这张图竖起来给AI看,它以为是一只兔子小学生课间操,压根就没有鸭子的事儿。

咦?谷歌AI反水了?

为了搞清楚这件事,篡嫡供职于BuzzFeed的数据科学家Max Wcx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树oolf规划了一个更杂乱的试验,他爽性让这张图旋转起来,却是要看看,谷歌AI什么体现。

便是这么一转,成了推特上的抢手。

咱们以鸭子嘴(兔子耳朵)为参阅,说下这个试验的成果。进程如下所示。赤色代表兔子,蓝色代表鸭子。

图片顺时针旋转。谷歌AI开始以为是鸭子,鸭子嘴指向9点方向。跟着鸭子嘴向上转到10点方向,很快谷歌AI就以为画里边是兔子了,直到鸭子嘴转到2点方向之后。尔后一段时间,谷歌AI以为既不是鸭子也不是兔子。一向到7点方向,谷歌AI再次必定小姨妈下海是一只鸭子。

有人说此时谷歌AI的心里,或许就像迪士尼动画兔八哥里的这个场景。

还有人给cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树了更多相似的应战图片,想检测一下谷歌AI的水平。比方这种:

以及这种:

等等等等……听说能看出来鸭子,又能看出来兔子,阐明一个人的想象力更好。

咱们如果有爱好,可以自己去测验。

这儿用到的谷歌AI,实际上是谷歌的Cloud Vision。这个效劳供给了预练习的机器学习模型,可以用来了解图片内容。地址在此:

https://cloud.google.com/vision/

页面上供给了Try the API,直接传图就行。

鸭兔错觉

“鸭兔同图”问题让不少网友犯了难,这是一个比“鸡兔同笼”更玄幻更有意思的问题。还有一大波人类,正常测验判别AI的心思状况……

网友san鬼妻江成gnoir以为,纠结图中究竟是什么彻底没有意义,图画自身中既包含了兔子又包含了鸭子,人类姑且觉得两者都在,何须非得让AI去做“二选一”的定性呢?

下面这个数字咱们都知道,可是旋转起来,究竟是几呢?

△ 若旋转起来,图片是“6”仍是“9”?

谈cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树到旋转,更进一步,之前有个“旋转舞者”上海翊恒的问题更困难,下面这个小人究竟是顺时针仍是逆时针旋转,人类的观念也兵分两路↓↓↓

实际上,当你视界以从左往右的方向扫过这张图时,你看到的是逆时针转圈,反之,当你先看到的是右边时,你眼中的她是cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树顺时针的。在核算机视觉上,还有一个专门的名词解说这个现象,即多稳态/双稳态感知。

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也有网友表明,这件事恰恰反映了AI辨认物体的才能现已高于人类了。

他以为,之所以Google Cloud Vision会接连给出不同答案,是因为AI体系每隔一段时间就会根据旋转的图画从头判别并实时更新。

而人类的大脑往往就卡在第一印象了,所以才会咬定一个物种不放松。

也有人表明,这件事也启发了视觉从业者反思AI辨认物体时的方向问题。俄罗斯少女

比方网友Sharlin就以为,人类在判别物体时关于空间的知道具有先验性,用这样的标示数据练习出的模型,在不知不觉中也将空间和方向等要素考虑在内了。

可是,现在大多数视觉算法都想cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树努力完成某种程度的旋转不变性,还提出了“标准不58度c奶茶加盟变特征转化(SIFT)”等概念。“不变性”或许也反映了人类的局限性,输入方向也是一个重要考虑要素。

胶囊网络或许可行

同一张图片,因为方位不同,AI就产生了不同的判别。也有许多人想到了更多。

传统的卷积神经网络CNN架构中有个坏处,便是缺少可用的空间信息。

一般来说,CNN提取、学习图画特征来辨认物体。拿面部辨认使命来说,底层网络学习一般性特征(比方面部轮廓等),跟着层数的加深,提取的特征就越杂乱,特征也精密到眼睛、鼻子等器官。

问题来了,神经网络用它学习到的一切特征作出最终的输出,但唯一没有考虑到可用的空间信息。人类可以辨认出下面这张有些错位的人脸,但CNN就不能。

其实,让神经网络自己学会判别空间的研讨现已有了。2017年,“深度学习”三巨子之一的AI大牛Geoffrey Hitton就提出了一种“胶囊网络”(Capsule Networks)的概念。

胶囊网络的解决办法是,完成对空间信息进行编码,也便是核算物体的存在概率。这可以用向量来表明,cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树向量的模代表特征存在的概率,向量方向表明特征姿势信息。

在论文Dynamic Rout畅晨吧ing Between Capsules中,Hinton和谷歌大脑的搭档Sara Sabour、Nicholas Frosst具体解说了“胶囊网络”的具体情况。

Hinton等人表明,人类视觉体系中,有一个“注视点”的概念,能让人类在视界范围内只对极小部分的图画进行高分辨率处理。

这篇论文假定一个注视点带给咱们的信息不仅仅是一个辨认目标及其特点,还假定咱们的多层视觉体系在每个注视点上都创建了一个相似分析树的东西,并疏忽这些分析树在多个注视点之间怎么cx4,是鸭?仍是兔?百年老图难倒谷歌AI,龙血树和谐。

分析树一般靠动态分配内存来构建,可是这篇论文假定关于单个注视点来说,分析树是从固定多层神经网络中“雕琢”出来的,就像用石头刻出雕像相同。

神经网络的每一层会被分红许多组神经元,每一组称为一个capsule,而分析树的每个节点对应着一个活泼的“胶囊”。

胶囊是输出是一个向量,这篇论文中,在坚持它方向不变的情况下运用非线性缩小了它的量级,保证这个非线性输出不大于1。

也正因为胶囊的输出是一个向量,保证名居扬家居商城了能运用强壮的动态路由机制,来保证这个输出可以发送到上层适宜的parent处。

胶囊网络现在的研讨阶段,就像本世纪初将RNN运用于语音辨认的阶段。有十分具有初中女生的脚代表性的理由信任这是一个更好的办法,但许多细节还需要接续调查。(本文来源于量子加宽梳棉机位,作者岳排槐、安妮,IT大佬已取得作者授权、经IT大佬修改发布,文中观念为作者观念、不代表IT大佬观念。)

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