Las computadoras, como las que impulsan autos autónomos, pueden ser engañadas para confundir garabatos aleatorios con trenes, cercas e incluso autobuses escolares. Se supone que las personas no pueden ver cómo esas imágenes se tropiezan con las computadoras, pero en un nuevo estudio, Los investigadores de la Universidad Johns Hopkins muestran que la mayoría de las personas realmente pueden.
Los resultados sugieren que las computadoras modernas pueden no ser tan diferentes de los humanos como pensamos, y demuestran cómo los avances en inteligencia artificial continúan reduciendo la brecha entre las habilidades visuales de las personas y las máquinas. La investigación aparece hoy en la revista Comunicaciones de la naturaleza .
"La mayoría de las veces, la investigación en nuestro campo se trata de hacer que las computadoras piensen como las personas", dice el autor principal Chaz Firestone, profesor asistente en el Departamento de Psicología y Ciencias del Cerebro de Johns Hopkins. "Nuestro proyecto hace lo contrario:nos preguntamos si las personas pueden pensar como las computadoras "
Lo que es fácil para los humanos a menudo es difícil para las computadoras. Los sistemas de inteligencia artificial durante mucho tiempo han sido mejores que las personas para hacer matemáticas o recordar grandes cantidades de información; pero durante décadas los humanos han tenido la ventaja de reconocer objetos cotidianos como perros, gatos, mesaso sillas. Pero recientemente, las "redes neuronales" que imitan el cerebro se han acercado a la capacidad humana de identificar objetos, lo que ha llevado a avances tecnológicos que respaldan los automóviles autónomos, los programas de reconocimiento facial y ayudan a los médicos a detectar anormalidades en las exploraciones radiológicas.
Pero incluso con estos avances tecnológicos, hay un punto ciego crítico: es posible hacer imágenes a propósito que las redes neuronales no pueden ver correctamente. Y estas imágenes, llamadas imágenes "adversarias" o "engañosas", son un gran problema: no solo podríanlos piratas informáticos los explotan y causan riesgos de seguridad, pero sugieren que los humanos y las máquinas realmente ven las imágenes de manera muy diferente.
En algunos casos, todo lo que se necesita para que una computadora llame automóvil a una manzana es reconfigurar uno o dos píxeles. En otros casos, las máquinas ven armadillos y rosquillas en lo que parece una televisión estática sin sentido.
"Estas máquinas parecen estar identificando erróneamente los objetos de una manera que los humanos nunca lo harían", dice Firestone. "Pero sorprendentemente, nadie realmente ha probado esto. ¿Cómo sabemos que las personas no pueden ver lo que hicieron las computadoras?"
Para probar esto, Firestone y el autor principal Zhenglong Zhou, estudiante de Johns Hopkins que se especializa en ciencias cognitivas, esencialmente le pidieron a la gente que "piense como una máquina". Las máquinas tienen un vocabulario relativamente pequeño para nombrar imágenes. Entonces, Firestone y Zhou mostrarondecenas de imágenes engañosas que ya habían engañado a las computadoras, y le dieron a las personas el mismo tipo de opciones de etiquetado que tenía la máquina. En particular, le preguntaron a la gente cuál de las dos opciones la computadora decidió cuál era el objetivo: una era la conclusión real de la computadora yla otra una respuesta aleatoria. ¿Era el blob representado un panecillo o un molinillo de viento? Resulta que la gente estuvo totalmente de acuerdo con las conclusiones de las computadoras.
Las personas eligieron la misma respuesta que las computadoras el 75 por ciento de las veces. Quizás aún más notable, el 98 por ciento de las personas tendieron a responder como lo hicieron las computadoras.
A continuación, los investigadores aumentaron la apuesta al darles a las personas una opción entre la respuesta favorita de la computadora y su siguiente mejor suposición. ¿La imagen representaba un bagel o un pretzel? La gente volvió a validar las elecciones de la computadora, con el 91 por ciento de los analizados.de acuerdo con la primera opción de la máquina.
Incluso cuando los investigadores hicieron que la gente adivinara entre 48 opciones sobre cuál era el objeto, e incluso cuando las imágenes parecían estáticas de televisión, una proporción abrumadora de los sujetos eligió lo que la máquina eligió muy por encima de las tasas de probabilidad aleatoria. Un total de 1,800los sujetos fueron evaluados a lo largo de los diversos experimentos.
"Descubrimos que si pones a una persona en la misma circunstancia que una computadora, de repente los humanos tienden a estar de acuerdo con las máquinas", dice Firestone. "Esto sigue siendo un problema para la inteligencia artificial, pero no es como dice la computadoraalgo completamente diferente a lo que diría un humano "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad Johns Hopkins . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :