Nemojte se prestrašiti

Umjetna inteligencija ''vara'' kako bi bila uspješnija

Mogli bismo sposobnost "varanja" pripisati visokoj inteligenciji, ali razlog je zapravo veoma jednostavan.
Sci-Tech / Tehnologija | 01. 01. 2019. u 18:00 Bljesak.info

Tekst članka se nastavlja ispod banera

Umjetna inteligencija koju istraživači sa Stanforda i Googlea koriste u izradi Googleovih karata, imala je zaista izvrsne rezultate. Pretvaranje satelitskih snimaka u Googleove karte izgledalo je savršeno, bez ikakve greške i događalo se u rekordnom vremenu.

A onda su znanstvenici otkrili zašto je tome tako. Naime, umjetna inteligencija, nazvana CycleGAN, zapravo je varala.

Neki bi mogli reći kako je to prvi znak više inteligencije i samostalnosti "računala" te korak bliže ka njihovom "ustanku" protiv ljudi, piše Zimo.co.

No, to baš i nije tako.

Kako su opisali u znanstvenom radu "CycleGAN, a Master of Steganography", znanstvenici su veoma brzo shvatili da CycleGAN "vara" kad su zatražili da rekonstruira sliku iz zraka na temelju karata koje je napravila. Odjednom su se na slici pojavili detalji kojih na karti nije bilo, poput drveća ili krovnih prozora.

Umjetna inteligencija nije uklonila detalje s karte koju je ranije napravila na temelju snimke iz zraka, već ih je "sakrila" u frekvenciji koja nije vidljiva ljudskom oku. Tako je, kad su znanstvenici od nje zatražili da obrne proces, sve podatke imala već na karti.

Problem nije u tome što je umjetna inteligencija "previše inteligentna", već što joj znanstvenici nisu dali dovoljno jasne i specifične upute.

Nisu joj zabranili da "sakrije" podatke niti izrijekom rekli da "višak" podataka treba izbrisati. Tako je CycleGAN iskoristila "rupu" u uputama i organizirala si posao tako da bude što uspješnija i brža. Podsjeća vas na nekoga?

Upravo je to traženje prečica jedna od glavnih karakteristika rješavanja problema kod ljudi, piše Zimo.co.

Znači li to da je umjetna inteligencija sve sličnija ljudima? Pa, zapravo da, jer mi smo ju stvorili na temelju svoje inteligencije.

Što se CycleGAN-a tiče, znanstvenici su samo u njen protokol ubacili nekoliko preciznijih smjernica i problem "varanja" je nestao. Ili je toliko dobro prikriven da ga (još) nisu otkrili.

Kopirati
Drag cursor here to close