Nature发文：深度进修体系为什么这么好骗？

几张贴纸就能「改变」交通符号辨认功效，转个偏向就看不出图中的动物种类，本日的人工智能体系常常会呈现莫名其妙的 bug。最新一期《天然》杂志上的这篇文章向我们先容了深度进修为什么云云轻易堕落，以及办理这些题目的研究偏向。

一辆自动驾驶汽车在靠近遏制符号时非但没有停车，反而加快驶入了忙碌的十字路口。一份事情观测陈诉表现，该汽车之以是做出这种决定，是由于遏制符号的外貌贴了四个小矩形。这样一来，自动驾驶汽车就把遏制符号辨认为了「限速 45」。

这种变乱着实还没有在现实中产生，但蓄意粉碎 AI 体系的也许却是真实存在的。在遏制路牌上贴标签、在帽子和眼镜上贴贴纸都有也许乐成诱骗自动驾驶体系和人脸辨认体系，尚有研究者用白噪音来诱骗语音辨认体系。

这些案例都声名诱骗一个领先的 AI 模式辨认体系（即深度神经收集）有何等轻易。这些体系已经在我们糊口中无处不在，但只要对这些体系的输入做一些细小的窜改，最好的神经收集也会受到诱骗。

在探求题目的进程中，研究职员发明白 DNN 失效的许多缘故起因。「深度神经收集本质的懦弱性是无法修复的，」谷歌 AI 工程师 François Chollet 指出。Chollet 及其他研究者以为，为了降服这些缺陷，研究者必要借助其他力气来固定模式匹配 DNN：譬喻，让 AI 可以或许本身试探天下、本身写代码并保存影象。一些专家以为，这类体系将成为将来十年 AI 研究的主题。

接管实际的检讨

2011 年，谷歌推出了一个能辨认猫的体系，以后掀起了 DNN 分类体系的研究飞腾。人们惊呼：计较机终于可以领略天下了！

但 AI 研究者知道，DNN 着实并不领略这个天下。它们大致地仿照大脑布局，着实是一种由漫衍在许多层上的数字神经元构成的软件布局。每个神经元与其相邻层的神经元相毗连。

其根基头脑是，原始输入（如图像的像素）的特性进入底层，触发一些神经元，然后按照简朴的数学法则将信号传到上层的神经元。实习一个 DNN 收集必要将其袒露在大量样本中，然后每次调解神经元的毗连方法，最终由上层得出想要的谜底，好比把某头狮子的图像辨认为狮子，尽量 DNN 从未见过这一头狮子的照片。

对 DNN 举办的初次重大检讨产生在 2013 年。其时，谷歌的研究者 Christian Szegedy 及其同事颁发了一篇名为「『Intriguing properties of neural networks」的预印版论文。该团队表白，通过修改几个像素就能误导 DNN 将狮子辨认为图书馆等其他物体。他们将修改后的图像称之为「反抗样本」（adversarial example）。

一年之后，Clune 等人构成的团队表白，让 DNN 看到不存在的物体也是也许的，如在海浪形线条中看到企鹅。「任何从事过呆板进修研究的人都知道，这些体系常常会犯一些初级错误，」Yoshua Bengio 说道，「但这种错误令人惊奇，并且出人意表。」

新型错误层出不穷。客岁，Nguyen 证明，简朴地旋转物体就能裁减一波当前最好的图像分类器。本年，Hendrycks 等人陈诉称，纵然是未经改动的天然图片也能骗到当前最好的分类器，使其将蘑菇辨认为饼干。

这个题目不止在方针辨认中呈现：任何行使 DNN 对输入举办分类的 AI 都能上当到，如行使强化进修的游戏 AI，在屏幕上随机添加几个像素就能让智能体输掉角逐。

DNN 的瑕玷会给黑客经受 AI 体系提供可乘之机。客岁，谷歌的一个团队表白，行使反抗样本不只可以迫使 DNN 做出某种错误决定，也也许彻底改变措施，从而有用地将一个实习好的 AI 体系用于另一项使命。

很多神经收集理论上都能用来编码任何其他计较机措施。「理论上来说，你可以将一个谈天呆板人转化为任何你想要的措施，」Clune 暗示。在他的假想中，不远的未来，黑客就可以或许挟制云中的神经收集，运行他们本身的垃圾邮件逃避算法。

加州大学伯克利分校的计较机科学家 Dawn Song 以为，DNN 很轻易受到进攻，但防守却很是坚苦。

手段越大越懦弱

DNN 很是强盛，由于它们有许多层，也就意味着它们可以辨认出输入的差异特性模式。颠末实习，用于辨认航行器的 AI 算法有也许会找到诸如色块、纹理、配景等身分与猜测方针具有关联性。但这也意味着输入内容的很小变革就可以让 AI 的辨认功效呈现明明的变革。

办理要领之一就是简朴地给 AI 投喂更大都据，出格是多实习堕落的环境以更正错误。在这种「反抗性实习」的环境下，一个收集学会辨认方针，另一个收集实行修改第一个收集的输出，并制造错误。通过这种要领，反抗样本成为了 DNN 实习数据的一部门。

（编辑：湖南网）

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