Программа для создания трехмерных объектов научилась обманывать сверточные нейросети. С ее помощью можно изготавливать модели предметов, которые система искусственного интеллекта не сможет распознать правильно. Так, создателям программы удалось обмануть классификатор компании Google, который принял напечатанную на 3D-принтере черепаху за винтовку.
С широким распространением нейросетей возрастает риск атаки на них. Одна из возможных угроз — враждебные образцы (adversarial examples: дословный перевод — «соперничающие примеры», но устоявшегося русского термина пока нет). Это могут быть изображения, которые выглядят вполне обычно для человека, но ошибочно интерпретируются компьютером. Небольшие изменения, вносимые в картинку, вызывают у нейросети «ошибку восприятия», в результате чего она делает ложные выводы об объектах, которые ей демонстрируют. Так, в одном из экспериментов исследователи заставили классификатор думать, что вместо кошки он видит гуакамоле.
Однако раньше считалось, что обмануть нейросеть в условиях повседневной жизни будет непросто. Чаще всего в качестве враждебных образцов использовались двухмерные фотографии, в то время как в реальности алгоритм обычно имеет возможность рассмотреть опознаваемый предмет с разных сторон. Тем не менее, авторы новой статьи создали программу, которая умеет обманывать классификатор, даже когда тот видит трехмерный объект. Более того, если «закамуфлированный» объект поместить на характерный фон, — например, это может быть рыба на фоне воды, — нейросеть все равно ошибется.
Программисты разработали алгоритм Expectation Over Transformation (EOT), предназначенный для создания враждебных образцов на основе существующих изображений. С его помощью они сгенерировали текстуры, которые потом были наложены на трехмерные модели разных объектов, включая черепаху и бейсбольный мячик. Затем исследователи распечатали их на 3D-принтере и продемонстрировали классификатору Google’s InceptionV3.
В результате исследователи заставили нейросеть думать, что она видит винтовку, в то время как ей показывали черепаху. Бейсбольный мячик она приняла за чашку эспрессо, и если текстура мячика действительно была похожа на молочную пенку, то черепаха не имела с оружием ничего общего. Разработчики отмечают, что даже характерный фон, например морское дно или голубое небо, не помогли алгоритму. Предметы с оригинальной окраской нейросеть распознавала со средней точностью около 84 процентов, в то время как враждебные образцы классификатор угадывал только в 1,7 процента случаев.
Сейчас подобные «обманки» не представляют серьезной угрозы для людей, несмотря на внедрение систем распознавания лиц в повседневную жизнь. Однако работа программистов показывает, насколько уязвимы могут быть современные алгоритмы.
Для того чтобы ввести систему искусственного интеллекта в заблуждение, не всегда обязательно создавать сложный камуфляж. Например, можно использовать картонные очки со специальным узором.
Сейчас с обилием всевозможных Survival-игр (игр на выживание) по неволе задумаешься, как бы самому не попасть в такую ситуацию. И каждый игравший в такого рода игры человек знает, что на втором месте после топора стоит веревка, а может даже и на первом!
Но врятли кто-то из нас умеет вязать веревки из травы или листьев, да и ситуации жизненные не такие критичные как в игре, привязать что-то отвалившееся, поставить палатку, или еще что по мелочи. Опять же где взять вервевку?
Подробнее...На сколько бесплатным бывает сыр в мышеловке? Сейчас в интернете можно найти огромное количество одних и тех же устройств по совершенно разным ценам, от бросовых до заоблачных. Есть даже возможность получить те или иные устройства совершенно бесплатно участвуя во всевозможных рекламных конкурсах и акциях. Как раз о там на сколько вкусным бывает бесплатный сыр мы и хотим рассказать.
Подробнее...