Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Máy tính, giống như những chiếc xe chạy bằng điện tự lái, có thể bị lừa nhầm với những nét vẽ nguệch ngoạc ngẫu nhiên cho xe lửa, hàng rào và thậm chí là xe buýt của trường. Suy nghĩ thông thường là mọi người không có khả năng nhìn thấy những hình ảnh đó […]
Máy tính, giống như những chiếc xe chạy bằng điện tự lái, có thể bị lừa nhầm với những nét vẽ nguệch ngoạc ngẫu nhiên cho xe lửa, hàng rào và thậm chí là xe buýt của trường. Suy nghĩ thông thường là mọi người không có khả năng nhìn thấy những hình ảnh đó chạy trên máy tính như thế nào. Nhưng trong một nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu của Đại học Johns Hopkins cho thấy hầu hết mọi người thực sự có thể.
Các phát hiện cho thấy máy tính hiện đại có thể không khác với con người như chúng ta nghĩ và chứng minh làm thế nào những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo tiếp tục thu hẹp khoảng cách giữa khả năng thị giác của con người và máy móc. Nghiên cứu xuất hiện ngày hôm nay trên tạp chí Nature Communications .
“Hầu hết thời gian, nghiên cứu trong lĩnh vực của chúng tôi là về việc khiến máy tính nghĩ giống người”, tác giả cao cấp Chaz Firestone, giáo sư trợ lý tại Khoa Khoa học Tâm lý và Não của Johns Hopkins nói. “Dự án của chúng tôi làm ngược lại – chúng tôi đang hỏi liệu mọi người có thể nghĩ như máy tính không.”
Những gì dễ dàng cho con người thường là khó khăn cho máy tính. Hệ thống trí tuệ nhân tạo từ lâu đã tốt hơn những người làm toán hoặc ghi nhớ một lượng lớn thông tin; nhưng trong nhiều thập kỷ, con người đã có lợi thế trong việc nhận ra các vật thể hàng ngày như chó, mèo, bàn hoặc ghế. Nhưng gần đây, “mạng lưới thần kinh” bắt chước não bộ đã tiếp cận khả năng xác định vật thể của con người, dẫn đến những tiến bộ công nghệ hỗ trợ xe tự lái, chương trình nhận dạng khuôn mặt và giúp các bác sĩ phát hiện ra những bất thường trong quét X quang.
Nhưng ngay cả với những tiến bộ công nghệ này, vẫn có một điểm mù quan trọng: Có thể cố tình tạo ra những hình ảnh mà mạng lưới thần kinh không thể nhìn thấy chính xác. Và những hình ảnh này, được gọi là hình ảnh “nghịch lý” hoặc “đánh lừa”, là một vấn đề lớn: Không chỉ chúng có thể bị tin tặc khai thác và gây ra rủi ro bảo mật, mà chúng còn cho rằng con người và máy móc thực sự nhìn thấy hình ảnh rất khác nhau.
Trong một số trường hợp, tất cả chỉ cần một máy tính gọi một quả táo, là cấu hình lại một hoặc hai pixel. Trong các trường hợp khác, máy móc nhìn thấy armadillos và bagels trong những gì trông giống như truyền hình tĩnh vô nghĩa.
“Những cỗ máy này dường như đang xác định nhầm các vật thể theo cách con người không bao giờ muốn,” Firestone nói. “Nhưng đáng ngạc nhiên, không ai thực sự đã thử nghiệm điều này. Làm sao chúng ta biết mọi người không thể thấy những gì máy tính đã làm?”
Để kiểm tra điều này, Firestone và tác giả chính của Trịnh Long Zhou, một chuyên gia cao cấp của Johns Hopkins về khoa học nhận thức, về cơ bản yêu cầu mọi người “nghĩ như một cái máy”. Máy chỉ có một từ vựng tương đối nhỏ để đặt tên hình ảnh. Vì vậy, Firestone và Zhou đã cho mọi người xem hàng tá hình ảnh đánh lừa đã lừa máy tính và đưa cho mọi người các loại tùy chọn ghi nhãn giống như máy. Cụ thể, họ đã hỏi mọi người về hai lựa chọn mà máy tính quyết định đối tượng – một là kết luận thực sự của máy tính và một là câu trả lời ngẫu nhiên. (Blob có hình bánh mì tròn hay bánh đà không?) Hóa ra, mọi người rất đồng ý với kết luận của các máy tính.
Mọi người đã chọn câu trả lời giống như máy tính 75 phần trăm thời gian. Có lẽ thậm chí đáng chú ý hơn, 98 phần trăm mọi người có xu hướng trả lời như các máy tính đã làm.
Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã tăng cường ante bằng cách cho mọi người lựa chọn giữa câu trả lời yêu thích của máy tính và dự đoán tốt nhất tiếp theo của nó. (Blob có hình bánh mì tròn hay bánh quy cây không?) Mọi người một lần nữa xác nhận các lựa chọn của máy tính, với 91 phần trăm những người được thử nghiệm đồng ý với lựa chọn đầu tiên của máy.
Ngay cả khi các nhà nghiên cứu đã đoán được giữa 48 lựa chọn về đối tượng là gì và ngay cả khi các bức ảnh giống như tĩnh truyền hình, một tỷ lệ áp đảo của các đối tượng đã chọn những gì máy chọn cao hơn tỷ lệ ngẫu nhiên. Tổng cộng có 1.800 đối tượng đã được thử nghiệm trong suốt các thí nghiệm khác nhau.
“Chúng tôi đã tìm thấy nếu bạn đặt một người vào hoàn cảnh giống như máy tính, đột nhiên con người có xu hướng đồng ý với máy móc,” Firestone nói. “Đây vẫn là một vấn đề đối với trí tuệ nhân tạo, nhưng nó không giống như máy tính đang nói điều gì đó hoàn toàn không giống với con người.”
Nguồn tin tức:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Johns Hopkins . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :