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正道潜龙谷歌和OpenAI开发了新的工具来更好地研究机器视觉算法是如何理解世界信息技术新闻的。

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    人工智能的世界是什么样的?几十年来,研究人员一直对此感到困惑,但近年来,机器视觉系统在越来越多的生活领域得到了应用。但是,要理解为什么它通过机器的眼睛将行人和路标分开分类仍然是一个挑战。谷歌和OpenAI的最新研究希望通过这些系统了解世界上的视觉数据,并进一步打开人工智能的黑匣子。这种被称为激活图集的方法,允许研究人员分析各种算法的工作原理,不仅揭示了它们识别的抽象形状、颜色和模式,而且还揭示了如何将这些元素结合起来识别特定的对象、动物和场景。佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)博士生拉姆普拉萨亚斯·塞尔瓦拉朱(Ramprasaath Selvaraju)没有参与这项研究,他说这项研究很吸引人,结合了许多现有的想法,创造了一个非常有用的新工具。Selvaraju相信,在未来,这类工作将有许多用途,帮助我们建立更高效和先进的算法,并通过允许研究人员进入来提高其安全性和消除偏见。由于神经网络的内在复杂性,它们缺乏可解释性,但在未来,当神经网络经常被用来驱动汽车和引导机器人时,就有必要了。Openai的ChrisOlah也参与了这个项目,他说:“这就像制作显微镜一样。至少,这是我们要找的。您可以浏览下面显示的激活图集的交互式版本:district.pub/activation-atlas/activated-atlas/activated-atlas,这样研究人员就可以使用可视化数据算法来了解世界上激活的神经元。要了解激活的Atlas和其他功能可视化工具是如何工作的,首先需要了解人工智能如何识别对象。实现这一目标的基本方法是使用神经网络:一种与人脑大致相似的计算结构(尽管它在复杂性上落后了几年)。每个神经网络内部都有一个人工神经元层,像网一样连接在一起。像大脑中的细胞一样,这些细胞对刺激做出反应,这个过程称为激活。重要的是,它们不仅可以被打开或关闭,还可以在光谱中注册,为每个激活提供特定的值或权重。要把神经网络变成有用的东西,必须提供大量的训练数据。在视觉算法的情况下,这意味着数十万甚至数百万个图像,每个图像都有一个特定的类别。在谷歌和OpenAI研究人员为这项工作测试的神经网络的例子中,这些类别是广泛的:从羊毛到温莎领带,从安全带到空间加热器。神经网络使用多层连接的人工神经元来处理数据。不同的神经元对图像的不同部分做出反应。当它提供这些数据时,神经网络中的不同神经元将根据每个图像而发光。这个模式连接到图像的标签,它允许网络了解事物的外观。一旦经过训练,你就可以显示你以前从未见过的网络图片,神经元将激活以匹配特定类别的输入。如果这一切听起来令人不安,那是因为,在许多方面,这是相同的。像许多机器学习程序一样,视觉算法本质上只是模式匹配机器。这给了他们一些优势(例如,只要您有必要的数据和计算能力,就可以直接培训他们)。但它也带来了一些弱点(它们很容易被以前从未见过的输入混淆)。自从研究人员在2010年初发现神经网络在视觉任务中的潜力后,他们就一直在努力研究他们是如何做到这一点的。早期的实验是“深梦”,2015年发布的一个计算机视觉项目将任何图像变成了自己的幻觉版本。DeepStream的视觉效果当然很有趣(在某些方面,它们成为了人工智能的美学定义),但该程序也是早期尝试的一种算法。在某种程度上,这一切都始于深深的梦想。后来的研究使用了相同的基本方法并对其进行了微调:首先,对于网络中的单个神经元,看是什么触发了它们,然后是一组神经元,然后是网络不同层中的神经元组合。如果早期的实验是特定的,而不是偶然的,就像牛顿用一根钝针戳自己的眼睛来理解视觉一样,最近的研究将类似于他用棱镜来瞄准一束光——也就是说,更具针对性。通过映射神经网络每个部分激活的视觉元素,一次又一次地,最终,你得到了地图集:大脑的视觉索引。放大和缩小激活的Atlas机器视图,但激活Atlas向我们展示了算法在内部的具体工作方式。你可以从google和openai的例子开始,它们被用来解开t

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Selvaraju xiang xin, zai wei lai, zhe lei gong zuo jiang you xu duo yong tu, bang zhu wo men jian li geng gao xiao he xian jin de suan fa, bing tong guo yun xu yan jiu ren yuan jin ru lai ti gao qi an quan xing he xiao chu pian jian. you yu shen jing wang luo de nei zai fu za xing, ta men que fa ke jie shi xing, dan zai wei lai, dang shen jing wang luo jing chang bei yong lai qu dong qi che he yin dao ji qi ren shi, jiu you bi yao le. 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