藥明康德AI/報道

圖像辨識是人工智能最為廣泛的應(yīng)用之一，深度學(xué)習(xí)通過算法和訓(xùn)練，就能辨識出圖像中的物體。這個功能又被稱為“機器視覺”（machine vision），但是我們暫時還無法完全理解機器視覺作用的機制。

為了研究AI機器視覺的機制是否和人類視覺相似，來自加州大學(xué)洛杉磯分校認知心理學(xué)的研究團隊設(shè)計了五個有趣的實驗，結(jié)果也出人意料：AI竟能把大象誤認為襪子。

研究團隊在實驗中使用了一個名為VGG-19的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是目前現(xiàn)有識圖能力較好的AI之一。VGG-19面對的挑戰(zhàn)是，辨識一些被調(diào)整過的圖片。研究者把圖片中茶壺的圖案替換成高爾夫球的紋路，把斑馬的條紋貼在了駱駝的身上，還把襪子的紅藍菱形圖案貼在了大象的身上。VGG-19需要在這些眼花繚亂的圖片中，辨認出這些物體。

實驗的結(jié)果有點搞笑，AI完全沒有認出圖案中的大象，AI對辨識茶壺的信心也只有41%（AI識圖時會做出多個判斷，并給出各個判斷結(jié)果為正確的可能性，本文中用信心來描述這個指標(biāo)）。和以往高準(zhǔn)確率的圖像識別率相比，實在是低的可憐。研究的第一作者Nicholas Baker先生認為，這是因為AI過度關(guān)注圖面中的紋理，忽視了物體整體形狀。

▲有高爾夫圖案的茶壺（圖片來源：Nicholas Baker/PLOS Computational Biology）

為了進一步驗證這個想法，研究人員進行了第二個實驗，并且還引入了另一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet。AlexNet和VGG-19都采用了ImageNet圖片數(shù)據(jù)庫來進行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

第二個實驗中，研究人員的測試道具是帶有動物圖案的玻璃制品。然而，這兩個AI的成績依然糟糕。它們完全無法辨認出大象造型的玻璃制品，VGG-19還做出很多令人啼笑皆非的判斷。它把北極熊造型的玻璃制品當(dāng)作“開瓶器”，把天鵝造型的制品當(dāng)作“網(wǎng)頁”。在1000次測試中，AlexNet的準(zhǔn)確辨識率僅有328次。

▲北極熊造型的玻璃制品（圖片來源：PLOS Computational Biology/Rubylane.com）

為了繼續(xù)測試AI是否可以像人一樣感知物體的形狀，第三個實驗檢驗了AI辨別黑白簡筆畫的能力。研究人員提供了40幅用黑色線條勾勒的繪畫，沒有上色，供兩個AI辨識。可惜，AI連蝴蝶、飛機、香蕉這樣的圖案都辨別不出。

把簡筆畫圖上色會怎么樣呢？研究人員又用了40幅圖片，不過這次他們給圖片涂上了黑色。這次AI終于回過神來了。VGG-19對黑色算盤辨識的信心達到了99.99%，對加農(nóng)炮辨識的信心也達到了61%。對比上一個實驗，AI對僅有線條勾勒的錘子圖案的辨識信心不足1%。

▲上：錘子簡筆畫（圖片來源：PLOS Computational Biology/www.clker.com）

下：涂色后的算盤（圖片來源：PLOS Computational Biology/Sweet Clip Art.com）

最后，研究人員在真人身上進行了一個類似的測試。他們選取了6張AI已經(jīng)判定正確的圖片，并把這些圖片剪碎。參與者只能看到這些剪碎或未剪碎圖片的剪影。結(jié)果，參與者對剪碎圖片的剪影辨識度僅為20%-30%，對完整圖片剪影的辨識度則超過90%。

最后這項測試再次證明，人辨識物體更依賴于物體整體的形狀。而前幾個實驗表明，AI無法僅依靠整體形狀準(zhǔn)確地辨識物體，而更需要利用局部的細節(jié)（如顏色、紋路等）來進行辨識。

加州大學(xué)洛杉磯分校心理學(xué)系杰出教授Philip Kellman認為這項研究證明了：“AI識別圖像的訓(xùn)練并沒有太多地考慮到物體本身的形狀。而對于人，物體本身形狀是辨識物體最主要的因素?！?/span>

看來AI識圖還是有很長的路要走呀。

參考資料：

[1] Baker, et al., Deep convolutional networks do not classify based on global object shape. PLOS Computational Biology, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006613

[2] Can artificial intelligence tell a polar bear from a can opener? Retrieved Jan 10, 2019 from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-01/uoc--cai010719.php

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