Исследователи OpenAI рассказали, что они открыли простой способ обмануть свое собственное программное обеспечение для распознавания объектов. Для этого требуются всего лишь ручка и бумага.
Новейшую модель компьютерного зрения CLIP оказалось просто обмануть с помощью так называемой «типографской атаки». Если написать «iPod» или «пицца» на стикере и приклеить его к яблоку, то CLIP ошибочно классифицирует фрукт как плеер или блюдо.
Руководители проекта отметили, что «эта атака работает без ограничений» и «для нее не требуется серьезных технологий».
CLIP оказалось не единственным ПО, которое попалось на простую уловку. Ранее исследователям с помощью липкой ленты удалось обмануть автопилот Tesla и заставить его неправильно интерпретировать знак «35 миль в час» как знак «85 миль в час».
Модель OpenAI была обучена с использованием изображений текста, а также изображений объектов из Интернета. Этот подход применили для того, чтобы CLIP оставался универсальным без переобучения.
По словам представителей OpenAI, CLIP может изучать абстрактные концепции в различных представлениях. Например, модель может распознать Человека-паука, когда супергерой изображен на фотографии, в виде эскиза или описан текстом. Распознавание происходит с помощью так называемых мультимодальных нейронов.
Однако сильная сторона модели, которая заключается в ее универсальности, превращается в недостаток, поскольку мультимодальные нейроны не могут распознать яблоко, если видят слово «пицца».
OpenAI заявила, что CLIP пока используется только для исследовательских целей, и компания все еще думает над тем, публиковать ли ее код.
Подробнее о работе нейросети можно прочитать здесь.
v1000
Если на клетке слона прочтешь надпись: буйвол, — не верь глазам своим (с) Козьма Прутков
NikS42
К слову, помню, видел в зоопарке мать, которая показывала детям барсуков, рассказывая о среде их обитания, рационе и прочих любопытных фактах, зафиксированных на табличке. И все бы здорово, но в клетке в этот момент сидели фенеки. Так что, можно сказать, ИИ работает достаточно достоверно