Xiaodu, "Kardeş Su" Wang Yuheng'i yendi, herhangi bir gölge var mı?
Dün gece Xiaodu ile "Brother Water" Wang Yuheng arasındaki yüz tanıma yarışması yayınlandı.Sonunda Xiaodu Robot 2: 0 kazandı ancak bu sonuç ikna edici görünmüyor. Pek çok forumda ve posta barlarında, birçok Baidu "şüpheli" yazısı var. Birçok kişi Wang Yuheng'in bu sefer gerçekten "kaybolduğundan" şüpheleniyor. O kadar çok komplo teorisi vardı ki, "En Güçlü Beyin" program grubu "açıklama canlı yayın" yapmak zorunda kaldı, ancak bu canlı yayının pek bir etkisi olmadı, siyahlar siyah olmaya devam etti ve azarlamak isteyenler azarlamaya devam etti.
Wu Enda'nın Weibo'sunun altındaki yorum alanında, herhangi bir "şüpheli" yorumun ön sıraya itilip gönderilmediğini doğrulamak için.
Kara gönderideki birkaç noktayı hedefleyen Lei Feng.com bunu almaya geldi. Bu sefer gölgeli olma olasılığı ne kadar? Siyah yazılar esas olarak şu noktalara odaklanır:
1. Kuralları geçici olarak değiştirdi
Programın kaydedilmesinden önceki gece, programın zorluğu aniden arttı ve video parlaklığı% 20 azaldı Bu, zorluğu birkaç kez artırarak Wang Yuheng'i dezavantajlı konuma getirdi.
Wei Kunlin de yarışma sahnesi hakkında şunları söyledi: "Wang Yuheng, program ekibinden fotoğrafı% 20 oranında daha bulanık hale getirmek için parlaklığı düşürmesini istedi, ancak bu zorluk (insanlar için) çok arttı ve makine bu konudaki parlaklıktan etkilenmeyebilir. Çok fazla etki. "
Wang Yuheng, kuralların geçici olarak değiştirilmesiyle ilgili olarak canlı yayında düşüncelerini şöyle ifade etti: "Zorluğu arttırmak için, bence bilgisayar ne kadar karanlıksa gürültü o kadar fazla? Parlaklığı düşürürsem, olur mu ( Bilgisayar işlerken geri gelemez (parlaklık). Tıpkı bir insan için güzel bir yüzünüz varsa, resmi orijinal resme geri döndürmek zor olabilir. "
Wang Yuhengin motivasyonu aslında robotun zorluğunu artırmaktır. Bir önceki provada üç defa da kazandı Bu şartlar altında zorluğu arttırma motivasyonu anlaşılır, Berabere kalmak istemiyor, kazanmak istiyor, bilgisayarın hata yapmasını istiyor. Ancak fotoğrafın parlaklığını manuel olarak ayarlamanın bilgisayar üzerinde hiçbir etkisi olmayabilir. .
Wei Kunlin, "Kontür tanıma sorununu çözmek için yapay zeka kontrastı kullanıyor. Bütün karanlık olsa bile kontrast hala aynı. Sadece bu şey çizginin ana hatlarını alabilir."
Pekin Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Okulu'ndan bir doktora öğrencisi Lei Feng.com'a şunları söyledi:
"Parlaklığın manuel olarak ayarlanması, tüm piksellerin değerini orantılı olarak düşürmekse, o zaman insanlara kıyasla, manuel ayarlamanın bilgisayar üzerinde çok az etkisi vardır. Ancak, çekim ortamındaki gökyüzünün kararması gibi bir değişiklikten kaynaklanıyorsa, yapay zeka Profesör Wei'nin bahsettiği kenar konturları ile yüzlerin tanınması doğrudur. Bazı geleneksel yüz tanıma algoritmaları gibi, göreceli parlaklık ile özellik noktalarını tespit ederek tanınırlar, bu nedenle bu tür algoritmalar için parlaklığın azaltılması etkilidir. Etkisi büyük değil. Ancak derin öğrenme için, şu anda tanıma için hangi özellikleri çıkardığını tam olarak anlamadığımız ve açık kaynak eğitim fotoğraflarının çoğu orta düzeyde parlaklığa sahip olduğundan, bazı derin öğrenme algoritmalarının değerlendirilmesinde, çekimin Ortamın parlaklığının bir etkisi var. "
Diğer bir deyişle, küçük bir mühendis ekibi fotoğrafın parlaklığını eski haline getirmek için algoritmalar kullanırsa, insanların ve bilgisayarların karşılaştığı zorluk aslında eşit değildir. Sun Jiarui şunları söyledi: "Video kaydederken parlaklığı düşürmek daha adil. Yakındaki ışıklar. "
Ancak video kaydı bir ay kadar erken yapıldı. Canlı yayında Wang Yuheng şunları söyledi: "Yanlışlıkla kulakların ve şakakların engellenmeyen tek yer olduğuna inandım, bu yüzden gerçek bilgiyi en iyi yansıtabilirler. Bunu nasıl düşündüm (video) Bir ay önceydi ve ortada traşlı, sivilceye eğilimli ve sivilcesiz olanlar var. " Kurallar kayıttan önceki gece değiştirildi, bu nedenle o anda videonun parlaklığını temelden ayarlamak imkansızdı . Bu perspektiften Wang Yuheng, makine öğreniminin çalışma prensiplerini çok iyi anlamadığında, kuralları değiştirmenin makine tanımanın zorluğunu artıracağını yanlış anladı, ama aslında anlamadı. Kendi sözleriyle, "zekâ zekâya zarar verir." Yukarı.
2. Wang Yuheng, orijinal doğru yanıtı yanlış olanla değiştirdi
Videoda Wang Yuheng'i birkaç kez gördük, bunların hepsi iki seçenek arasında karar veriyordu, ancak çoğu zaman doğru cevap silindi ve sonunda yanlış cevap seçildi.Sonunda, üç cevabı da yanlıştı. Wang Yuheng'in önceki performansına göre, üçü de yanlıştı, ki bu oldukça anormaldi, bu yüzden bazı insanlar Wang Yuheng'in cevabı silmeye "zorlandığından" ve hatta o sırada Wang Yuheng'in kızgın resmini "geri getirdiğinden" şüpheleniyor.
(Siyah gönderilerden birinin ekran görüntüsü)
Canlı yayında Wang Yuheng'in kendisi şöyle açıkladı: "Sadece bir kez yazmama izin verirseniz, belki haklı olurum. Sildiğim, daha önce yazdığım tüm cevaplar ve kalanlar da kalibrasyonumdan sonra." Wang Yuheng insanları istihdam ediyor. Kulakları ve şakakları "kalibrasyon öğeleri" olarak kullanılıyor. Bu bilgiler zamanla değişecek, üç kez yanılmasının ana nedeni budur.
3. Xiaodu'nun diyalog soru ve cevap sistemi sorgulanır
Yarışmaya ek olarak Xiaodu, robotun komik ve sevimli tarafını göstererek ev sahibi ve misafirlerle etkileşime girdi. Ancak, bu soru yanıtlama sistemi bir bilgisayar tarafından otomatik olarak üretilmiyor gibi görünüyor.
Her şeyden önce, Xiaodu'nun etkileşim sürecinde diyalog başlatmak için "uyandırma kelimeleri" kullandığını görmedik .. Görünüşe göre insanlar Xiaodu ile "uyandırma kelimeleri" demeden konuşabiliyorlar ki bu şu anda NLP alanında imkansız. Seviye. Ayrıntılardan biri, sunucu Wang Feng'e ilk bölümde cevabından emin olup olmadığını sorduğunda dönüp Xiaodu'ya sordu: "Cevabınız için ..." Kelimeler henüz bitmedi, Xiao Du kendi başına "güvenle" yanıt verdi. Ev sahibi de yardım edemedi ama şikayet etti: "Ona sormadım bile, sadece söyledi."
NLP araştırmasına katılan bir doktora öğrencisi Lei Feng'e şunları söyledi: Şu anda, makinelerin bu tür cevapları üretmesi imkansız. Sohbet robotu olan çoğu insan, ne zaman cevaplayacaklarını belirleyemedikleri için cevaplama fonksiyonunu eklemeyecek. Bu yüzden bir senaryo var sanırım. Arka planda personel kontrolü var. "
4. Xiaodu, ikinci turda "çirkin" idi
İkinci turda Xiaodu ve Wang Yuheng'in cevapları yanlıştı. Doğru cevap ortada 8 numara idi. Wang Yuheng 7 numarayı, Xiaodu ise 29 numarayı seçti. Görülüyor ki 7 ve 8 numara birbirine daha çok benziyor, ancak Xiaodu'nun 29 numaralı cevabı 8 numara olmaktan uzak.
Bunun için Baidu mühendisleri de şaşırmış görünüyordu. Baidu IDL'nin yüz grubu için çalıştığını iddia eden Weng Renliang, Zhihu'ya yanıt verdi ve bu sefer en güçlü beyin proje ekibine katıldığını ve ekibin o sırada verdiği tepkiyi şaşkınlıkla anlattı.
Sistem neden bu kadar büyük bir hata yaptı? Leifeng.com birkaç endüstri uzmanına danıştı, ancak kesin bir sonuç alamadı. Leifeng.com ayrıca Baidu IDL mühendisleriyle iletişime geçti ve şu ana kadar bir yanıt alamadı.
Xiaodu bu sefer neden hacklendi?
Bu aynı zamanda bir PR niteliğine sahip bir "insan-makine savaşı". AlphaGo ve Li Shijiao arasındaki oyunla karşılaştırıldığında, Google'ın neden sorgulanmadığı, ancak dünyayı şok etme etkisine ulaştığı (AlphaGo'nun etkisiyle, 2016'da "Çin yapay zekası yuan" bile oldu) Yıllar ") ve bu kez Baidu, yapay zeka endüstrisinde yetkili bir figür olan Wu Enda'ya sahip ve Wang Yuheng'in" açıklama canlı yayını "bile yeterli değil.
Baidu'nun "insan-makine savaşı" neden bu kadar çok soruyu çekiyor?
Önemli kısımlardan biri "Yayın formatı", oyunun gerçekliğini tehlikeye atar . AlphaGo ve Li Shiduo arasındaki maç canlı olarak yayınlandı. Oyunu izleyen üçüncü bir şahsın bakış açısından seyirci tüm oyunu görebilir, her hareket, düşünme süresi ve her iki tarafın yaptığı diğer detaylar bir bakışta sunulur. Bu yüzden Li Shiduo'nun "Tanrının Eli" böylesine "dramatik" bir sahneden şimdiye kadar insanlar tarafından bahsediliyordu, insanlar koreografinin yapılıp yapılmadığını sorgulamayacaklar çünkü seyirci "deneyimli".
"En Güçlü Beyin" kaydedilmiş bir programdır. Dramatik bir olay örgüsü oluşturmak için, program ekibi oyunu, ışık ve müzik efektlerinin yanı sıra düzenleyecek ve düzenleyecektir, böylece seyirciler için oyun sürecinin gerçekliği tehlikeye atılacaktır. "Yayın yöntemi" esasen belirlenir.
Ayrıca programın ilk bölümünde Wang Feng'e geçici olarak oynama emri verildi ve insanlar hazırlıksız olarak iyi eğitilmiş bir makineye karşı çıktılar.Bu tür oyun kuralları haksızdır. Diğer bir nokta da Xiaodu'nun sesli soru cevaplama sisteminin gerçekliğinin gerçekten yüksek olmaması. Ancak program, Xiaodu'nun ev sahibi ve misafirlerle çok iyi sohbet ettiği etkisini yarattı.Sıradan izleyiciler, yapay zekanın bu kadar yüksek bir seviyeye ulaştığını gerçekten düşünebilir. Bu, insanların yapay zekaya ilişkin gerçekçi olmayan beklentilerine sahip olmasına neden olacak ve bu da bir bütün olarak YZ'nin gelişimi için iyi değildir.
Baidu'nun Derin Öğrenme Laboratuvarı'nın direktörü Lin Yuanqing daha önce verdiği bir röportajda şunları söyledi: "Son birkaç yılda Baidu Beynine çok yatırım yaptık." En Güçlü Beyin "e katılmanın asıl amacı aslında teknik seviyemizin nasıl ulaştığını görmek. Ne ölçüde. "
"En Güçlü Beyin" her zaman bir eğlence programıdır.Baidu, AlphaGo gibi başarılı bir PR yapmak istiyorsa, aslında rekabeti kendi ellerine almayı düşünebilir ve bir grup insan uzmanı kendi düzenlediği yarışmaya katılmaya davet edebilir. , Yarışma sisteminin Akran Değerlendirmesinde iyi bir iş yapın ve kapsamlı bir yarışma yapın, belki çok daha iyi olur.
Wu Enda bir röportajda şunları söyledi: " Xiaodu yüz tanıma konusunda çok başarılı olsa da, AI Wang Yuheng ve herhangi bir insanın yapabileceği hiçbir şeyi yapamaz. "Ama" lütfen yapay zekaya rasyonel davranın "gibi bir mesaj, eğlence programları aracılığıyla halka iletilecek gibi görünmüyor, aksine, yapay zekanın fanatizmini artıracak.
Genel olarak, Xiaodu'nun "The Strongest Brain" programına katılımı bu sefer hacklendi çünkü bu şovdaki "birkaç yalan gerçeği sarıyor", halkı ikna etmek gerçekten zor, tabii ki bunu bir eğlence şovu olarak değerlendiriyorsunuz , Önemli değil.
