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。
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。
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）
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