分辨得出松鼠與海獅嗎?那你比 AI 聰明一點

AI 並非我們想像的這麼強大,他偶爾也會犯一些「低級」的錯誤。

近年來,「圖像辨識」已經成為 AI 領域重要的技術之一,包含 Google 研發的照片識別技術、臉書開發的 Lumos 都是知名的例子。圖像辨識的應用也延伸到科技業上,日本 IT 大廠 NEC 推出「AI Visual Inspection」視覺檢測,運用機器學習技術,逐一檢測生產線上的產品影像,進一步找出不良品。

過度依賴顏色辨識,AI 將松鼠認成海獅

然而,AI 並非我們想像的這麼強大,他偶爾也會犯一些「低級」的錯誤。加州大學柏克萊分校的博士生們就分享了一些有趣的案例。

加州大學柏克萊分校的博士生們發佈圖像辨識的研究。

在他們 7500 張圖片中,AI 基本都在「自然生物」圖片中敗下陣來,準確度也只有 2%左右。像是蘑菇被認成椒鹽捲餅、綠色蜻蜓成了井蓋、松鼠也被辨別為海獅。

AI 基本都在「自然生物」圖片中,準確度也只有 2%左右。

實驗中的案例證明了 AI 圖像辨識最大的缺陷在於,它們會過分依賴顏色、紋理和背景提示。將應用場景拉回現實,假如自動駕駛的汽車將穿綠衣的路人看成綠燈,將會引起可怕的後果。

AI 圖像辨識仍是顯學,業界持續投入資源

儘管當前的「AI 圖像辨識」發展仍有其限制,但學術界、產業界依舊相當看好此技術,持續投入大量資源,希望深化不同的應用場景。像是日本靜岡縣磐田市一家農產公司 SAC iWATA,利用 AI 辨識技術,來自動判斷農作物感染病蟲害病變的情況,取代過去用人工檢查的作法。

將視角拉回台灣,我們在這一波浪潮中並沒有缺席,不到四十歲的劉峻誠所創辦的 AI 公司 耐能智慧(Kneron),日前在 全球權威人臉辨識比賽(Face Recognition Vendor Test;FRVT)中脫穎而出,達到業內公認的羽量級。

耐能的獨家技術,在於研發出一款高效能、低功耗的 AI 晶片——KL520,把 AI 計算的場景從雲端轉移至終端設備,不僅能達到即時識別與判斷,同時還提供軟硬體結合的解決方案。

參考資料來源:
1.《MIT Technology Review》:〈A new set of images that fool AI could help make it more hacker-proof
2.《Cornell University》:〈Natural Adversarial Examples
3.《TechOrange》:〈台灣囡仔赴美創業,耐能智慧打造全球第一的 AI 人臉辨識技術

(本文提供合作夥伴轉載。首圖/內文圖片來源:Dan Hendrycks’ Twitter

延伸閱讀

高通、阿里巴巴都投資!旅美台灣創業家登上全球最值得關注 60 家半導體新創
盾心科技、早餐吃麥片都在榜上!阿里巴巴大砸 20 億投資,看中台灣 AI 與電商發展
全球最小 AI 晶片在台灣!師大電機聯手 AVSdsp,造出僅 0.7 公分的終端 AI 晶片

點關鍵字看更多相關文章: