Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Алгоритм обманули следующим образом: поверх черепахи наложили изображение, которое кажется человеческому глазу рисунком панциря и кожи черепахи, но на самом деле было хитрым образом построено на основе изображений винтовок. Изображение винтовки постепенно и многократно изменялось до тех пор, пока не стало неразличимым для человека. Однако компьютер по-прежнему извлекает из него информацию о винтовке, даже после ее искажения, а она имеет в его системе распознавания объектов более высокий приоритет, чем информация о черепахе, поверх которой она была нанесена. Алгоритмы также удавалось ввести в заблуждение так, чтобы они приняли изображение кошки за тарелку гуакамоле, но достижение LabSix состоит в том, что в работе этой группы алгоритм был уверен, что ему показывают винтовку, независимо от того, под каким углом поворачивали черепаху.

Та же группа продемонстрировала, что изображение собаки, постепенно преобразующейся, пиксель за пикселем, в пару лыжников на склоне, по-прежнему распознается как собака, даже когда собака полностью исчезает с экрана. Этот результат был тем более замечательным, что алгоритм, использованный в этой работе, был для хакеров абсолютным черным ящиком. Они не знали, как именно расшифровывается изображение, и тем не менее сумели обмануть алгоритм.

Исследователи из компании Google зашли на один шаг дальше: они создали изображения, настолько интересные для алгоритма, что он не обращает никакого внимания на остальные части картинки. При этом использовалось то обстоятельство, что алгоритмы присваивают более высокий приоритет тем пикселям, которые они считают важными для классификации изображения. Если алгоритм пытается распознать лицо, он игнорирует пиксели, относящиеся к фону – небу, траве, деревьям и так далее. В Google создали психоделические цветовые пятна, которые полностью завладевают вниманием алгоритма: если в обычной ситуации он был способен распознать изображение банана, то при наличии подобного цветового пятна банан совершенно исчезает из поля его зрения. Пятна можно сделать так, чтобы они распознавались как изображения произвольных объектов – например, изображение тостера. Какое бы изображение ни показали алгоритму, если в нем есть такое пятно, алгоритм будет считать, что видит тостер. Этим он несколько похож на собаку, которую можно полностью отвлечь от чего угодно, показав ей мячик: из сознаваемого ею мира исчезает всё на свете, и она не видит ничего, кроме этого мячика, и не думает ни о чем другом. В большинстве предыдущих попыток взлома таких алгоритмов нужно было иметь какую-то информацию об изображении, которое алгоритм хотели заставить неправильно классифицировать, но эти вновь открытые пятна обладают тем преимуществом, что работают независимо от того, какое изображение они искажают.