AI的“眼睛”不好使

呂之品

將一輛黃色出租車和一副雙筒望遠(yuǎn)鏡區(qū)別開是很容易的，大多數(shù)人哪怕倒立時都能做到這一點(diǎn)。但對于人工智能（AI）可不是這樣：把出租車翻過來，它就會將之認(rèn)作雙筒望遠(yuǎn)鏡。

這只是美國人工智能專家阮安收集到的幾十個例子中的一個，這些例子表明AI識別物體的本領(lǐng)比我們想象的要差遠(yuǎn)了。這讓我們對AI在某些領(lǐng)域的應(yīng)用（如無人駕駛汽車）更加謹(jǐn)慎。

人類是如何識別圖像的？

圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域。對于人來說，識別圖像并不是一件難事。我們通常是依靠圖像本身所具有的特征來將它們識別出來的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈，而Y的中心有個銳角等。研究表明，當(dāng)我們識別一個圖像時，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方——這些地方的信息量最大。如果圖像有多個特征，眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。

由此可見，在我們識別圖像的過程中，知覺必須排除多余的輸入信息，只抽取出關(guān)鍵的信息。然后將這些關(guān)鍵信息進(jìn)行分門別類，存儲在記憶中。當(dāng)下次遇到類似圖像時，將陌生圖像中的關(guān)鍵信息提取出來，與存儲在記憶中的信息進(jìn)行比較，從而將其識別出來。依據(jù)這種辦法，我們不僅能識別某個具體的字母A，也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正的（甚至倒立過來）、大小不同的各種字母A。

AI產(chǎn)生錯覺的原因

但是，當(dāng)前的AI圖像識別技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到人類的水平。它們更多地依賴模式識別。

所謂模式識別，就是說識別某個圖像，必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個圖像的記憶模式（又叫模板）。當(dāng)前的圖像如果能與記憶中的模板相匹配，這個圖像就能被識別。例如有一個字母A，如果在記憶中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致，字母A就被識別了。這種方法強(qiáng)調(diào)圖像必須與記憶中的模板完全符合才能加以識別。

這就怪不得AI經(jīng)常會被人為篡改的圖片迷惑。比如，將圖片上的一只烏龜配上特殊的外殼之后，并不影響人類的基本判斷，但AI卻很容易將其誤認(rèn)為是一把槍。

然而，這還好說。這些圖像畢竟是專門設(shè)計(jì)用來迷惑AI的，它們在現(xiàn)實(shí)中不太可能存在，現(xiàn)在問題嚴(yán)重的是，你幾乎不需要專為AI篡改一個圖象，就足以引起它混亂。

阮安和他的同事從一個用來訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)庫中選擇了一些常見物體的圖像，然后隨機(jī)旋轉(zhuǎn)并改變物體在圖片中的位置。他們發(fā)現(xiàn)，這足以難倒目前世界上最先進(jìn)的幾個圖像識別系統(tǒng)，所有系統(tǒng)平均97%的時間里都識別錯了。在一個案例中，原始圖像是一輛校車，所有圖像識別系統(tǒng)能正確識別。但是，把圖像特寫放大之后，卻被它們誤認(rèn)為是一只口袋;當(dāng)圖像被倒置著立在道路上時，又被它們誤認(rèn)作是一輛鏟雪機(jī)。

這是因?yàn)锳I的圖像識別本領(lǐng)是通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的，但當(dāng)初接受訓(xùn)練的時候，在海量的圖片里，物體很少有倒立或放大的。

讓AI向人類靠齊

這種狀況向我們提出了一個重要問題：使用AI是否安全？

比如在戰(zhàn)場或者地震現(xiàn)場，你希望圖像識別系統(tǒng)能從多個不同角度識別物體。同樣，基于AI的機(jī)場安檢掃描儀也需要能夠從多個角度識別行李中的物體。

對于無人駕駛汽車，這個問題尤其關(guān)鍵。對一輛車來說，當(dāng)遇到一個不能識別的物體，避開就行了。但是，假如把前方路上的一個可樂罐誤認(rèn)作消防車而緊急剎車，那就很危險(xiǎn)。

遺憾的是，迄今沒有人知道該如何解決這些問題。最大的障礙是，當(dāng)AI看到一個圖像時，它還無法抽取出有關(guān)該對象的關(guān)鍵信息，或者分不清什么是關(guān)鍵信息，什么是次要信息。

所以，為了達(dá)到人類的推理水平，我們還需要賦予AI一種能從圖像中抽取關(guān)鍵信息的本領(lǐng)。