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[摘要]人工智能通過計算機視覺技術，GPU賦予快速處理圖片的能力，搭載神經網絡讓機器辨別以及理解圖片。西安高清監控 西安監控系統 西安監控軟件 西安監控監控系統 西安?？当O控 西安高清大華監控但機器視覺與人類視覺又存在很大的差異，能夠讓人類視覺犯錯往往是因其復雜性，而能夠讓機器視覺犯錯的圖片，你知道長什么樣嗎?
人工智能很“聰明”，尤其在于識別這一塊，可以做到很多人類難以做到的事情。比如說，通過識別人臉驗證身份信息;能從監控中準確找到罪犯的身影;能夠自動分辨網站上的圖片是否含有色情內容。
人工智能通過計算機視覺技術，GPU賦予快速處理圖片的能力，搭載神經網絡讓機器辨別以及理解圖片。西安高清監控 西安監控系統 西安監控軟件 西安監控監控系統 西安?？当O控 西安高清大華監控但機器視覺與人類視覺又存在很大的差異，能夠讓人類視覺犯錯往往是因其復雜性，而能夠讓機器視覺犯錯的圖片，你知道長什么樣嗎?
機器視覺新病毒——對抗樣本
舉一個簡單的例子。
在上圖中，一開始神經網絡還有57.7%確定圖為一直熊貓，而經過一點點處理之后，竟然變成了99.3%的把握認為是一直長臂猿。你說AI是不是有點傻呢?
其實，主要還是機器的視覺模式造成的，本質上更像是一個分類器，辨別圖片中的熊貓、樹…最后輸出結果，告訴人類照張照片有90%可能是樹。
還有很多這樣能欺騙機器的圖片，名為對抗樣本。對抗樣本能夠混淆機器的視覺，可怕的是目前還沒有很好的辦法來解決，所以這更像是“病毒”一般的存在。
谷歌曾經做過一組實驗，將下面這些小圓點的圖案讓機器分辨，機器也立馬給出了答案，只不過卻又很大的不同。
不過大家也不必太多擔憂，這很難發生在現實應用場景當中的。且對抗模型的開發也是需要時間和金錢的。
AI的迷幻藥
這可以說是AI的迷幻藥了，前一秒說是香蕉，后一秒就說是吐司機。
這些圖片之所以能讓AI暈頭轉向，主要是因其某一分類的特征濃度夠高，從而導致AI忽略了其他因素，直接給出答案了。但是，這些圖片都是需要經過復雜處理才能做到欺騙神經網絡。
現在我們來想象一下，雖然我們不能改變真實世界的像素點，但是如果把這類圖片打印下來，貼在各個地方，或許真的能改變很多東西，你也可以變成行走的吐司機。當然這只是一種可能，這場實驗告訴我們，AI的其實也并沒有那么聰明，安全程度也比我們想象中要低。
華強智慧網結語
AI雖然智能，但相較于人類始終是缺乏了靈活性。但AI的技術還處于發展當中，未來的成長空間巨大。這些圖片實驗告訴我們，讓AI進入到物理世界，恐怕還需要再做些準備。
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