「前沿技术」人类和计算机视觉技术处理对抗性图像的异同

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美国约翰霍普金斯大学的研究人员开展了8组对抗性图片分类实验，发现人类与计算机视觉技术在处理对抗性图像时具有较高的一致性。

卷积神经网络（CNN）在图像分类方面基本达到了人类的水平。然而，与人类不同的是，CNN会被对抗性图像“愚弄”，导致分类结果错误，如将彩色电视静态图像识别为“犰狳”，或手写的数字6在有小横线干扰时被识别为5。那么人类的思维与计算机视觉技术的算法真的有本质的不同么？为了探索这个问题，研究人员采用5种对抗性图像进行了8次实验。这些图像在创建时并没有考虑人类视觉的特点，只是为了欺骗计算机视觉技术而生成的。实验结果表明，人和计算机在进行图像分类时，有相同的特征优先级选择偏好，但人的视觉具有更复杂的分类特性，如直觉，即使图像特征非常稀疏，也不会被误导，如不会将像狗的云彩认成狗，将蛇皮鞋认成蛇，将塑料鸭子认成真鸭子。

图1 计算机将以上图像分别识别为电吉他、非洲鹦鹉、草莓和孔雀（从左至右）

这项研究首次分析了人与计算机在图像分类任务上的相同之处，证明了人工智能算法的进步，同时也指出了人类视觉的优点，为计算机视觉算法提供了改进方向。

（蓝海星）