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学界 | Ian Goodfellow最新论文:是猫还是狗?不光神经网络识别不了,你也能被忽悠

根据胡子、鼻子较短判断,左边的似乎是猫。但是再看看右边,这明显是只狼狗吧(诡异的戴着蝴蝶结的狼狗orz)。但是这明明是一张图啊?怎么回事? 都是深度学习搞的鬼。 这是Ian Goodfellow大神2月22号最新论文里的成果。对抗性干扰,既能骗过神经网络,也能骗过人眼了。 先回忆一下我们是怎么忽悠神经网络的。 不久前,文摘菌发布过一篇关于如何利用一个小贴纸,让各大著名图像识别算法纷纷破功的文章(自带迷幻剂技能的小贴纸:忽悠神经网络,让它将一切都当作烤面包机!)。 加上这个五彩缤纷的小贴纸后,不论是什么图片,都会被神经网络识别成“烤面包机”。 原理其实很简单,我们在对图像处理时,为了简化图像本身的数据量,提取了图像的关键特征进行识别。当这个小贴纸加入后,它所携带的像素数据严重影响到了原来图像的关键特征,从而扰乱已经训练好的神经网络,导致识别结果

50个“杀手级”AI项目 !(附链接)

这个世界上我们所创造的所有技术其实都只为一个目的而服务——“一步一个脚印地让生存更轻松”,但现在,事情的发展似乎有些停滞不前了。 毋庸置疑的是,数据的有效利用可以让我们清楚地了解正在发生的事情,解决现有的关键案例,并为未来带来创新性的应用。所以拥有的数据越多,使用人工智能和机器学习技术,就可以更高效的处理流程。 但是,现在的我们似乎走进了一个误区——不应该把所有的技术改进用于消除人为力量的干预,而应该充分利用它们来节省我们的“宝贵时间”。也就是意味着,技术的进步并不是要根除人才的实施,而是要提高整体产出,这才是解决主观需要最重要的一点。 当然,数据只是我们建模时主动提供给机器的,有些数据会解决我们的问题,而其他也会破坏我们的系统。所以为了最大的利益,我们每个人都必须专注于如何用人工智能来改善事情。 本文就列举了一些人工智能技术领域内的项目

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