Гриб, что АИ думает, что это крендель

The mushroom that AI thinks is a pretzel

Отмечены Бабочки как стиральные машины, аллигаторов, как колибри и стрекозы, которые становятся бананы.

Таковы лишь некоторые примеры тегов, которые система искусственного интеллекта дали изображений.

Теперь исследователи опубликовали базу 7,500 изображений, систем искусственного интеллекта пытаются правильно определить.

Один эксперт сказал, что это важно, чтобы решить эту проблему, если эти системы будут востребованы в реальном мире.

«Никто не знает, почему они не могут распознать эти образы, которые не так уж сложно», — сказал Калум Чейс, эксперт в области.

«И пока никто не знает, что решение есть, моя догадка заключается в том, что она не выдержит исследования Ма долго, потому что там огромные деньги и талант, которые могут быть брошены на проблему, чтобы решить ее».

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, и университетах Вашингтона и Чикаго, сказал, что образы, которые они собрали в набор данных сетевая интеграция-а — имеют потенциал, чтобы серьезно повлиять на общую производительность изображения классификаторов, которые могут иметь побочные эффекты, как такие системы работают в таких приложениях, как распознавание лиц или самостоятельного вождения автомобилей.

«Проблема должна быть решена перед систем, как самоуправляемые автомобили стали стандартными,» сказал мистер Чейс.

Снимки были собраны онлайн-и все никто не подвергался цифровой обработке.

Исследователи надеются, что база данных поможет специалистам повысить точность как системы ИИ классифицировать изображения.

Предыдущие образы проверены на АИ, возможно, были слишком просты и не отражают в полной мере те системы встретите «в реальном мире», — отмечают исследователи.

ИИ часто не распознает объекты, потому что это более-обобщая, например тени в рисунок солнечных часов приведет алгоритмы обозначить тени, как солнечные часы. Или он может подумать, что все автомобили лимузины.

Оригинальная сетевая интеграция использовалась для обучения нейронных сетей — систем, которые могли бы научить себя — и был частью возрождения ИИ, так как мощности компьютера и огромной базы данных объединены, чтобы сделать более способные систем.