人工智能可能使用危险的捷径来解决复杂的识别任务
研究人员发现深度卷积网络对对象配置属性不敏感。
基于配置形状感知的深度卷积网络 (DCNN) 不会像人类一样感知事物(这在现实世界的 AI 中可能是有害的)。 根据最近在 iScience 上发表的约克大学论文的合著者 James Elder 教授的说法,DCNN 不像人类那样感知事物(通过配置形状感知)。 这可能对现实世界的 AI 应用程序有害。
由约克人类和计算机视觉研究主席兼约克人工智能与社会中心联合主任 Elder 和芝加哥助理心理学教授、约克大学 VISTA 前博士后研究员 Nicholas Baker 进行的研究发现,深度学习无法 捕捉人体形状感知的配置方面。
来源和详细信息:
https://scitechdaily.com/ai-use-potentially-dangerous-shortcuts-to-solve-complex-recognition-tasks/