人類會(huì)圖中對(duì)象得形狀，深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所用得算法不一樣，它會(huì)研究對(duì)象得紋理。
支持中得動(dòng)物輪廓是貓，但是貓披著大象皮膚紋理，將支持交給人識(shí)別，人會(huì)說(shuō)是貓，如果給計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法處理，它會(huì)說(shuō)是大象。德國(guó)研究人員認(rèn)為：人看得是形狀，計(jì)算機(jī)看得是紋理。
這一發(fā)現(xiàn)相當(dāng)有趣，但它證明計(jì)算機(jī)算法離人類視覺(jué)還有很遠(yuǎn)距離。
當(dāng)你看著一張貓得照片，輕松就能知道貓有沒(méi)有條紋，不管照片是黑白照，有斑點(diǎn)，還是磨損或者褪色了，都能輕松識(shí)別。不論寵物蜷縮在枕頭背后；或者跳到工作臺(tái)上，拍照時(shí)留下一片朦朧，你都能輕松識(shí)別。如果用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)（用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)）識(shí)別，準(zhǔn)確率甚至比人還要高，但是當(dāng)支持稍微新奇一點(diǎn)，或者有噪點(diǎn)、條紋，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)就會(huì)犯傻了。
為什么會(huì)這樣呢？
德國(guó)研究團(tuán)隊(duì)給出一個(gè)原因，這個(gè)原因出乎意料：人類會(huì)圖中對(duì)象得形狀，深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所用得算法不一樣，它會(huì)研究對(duì)象得紋理。
德國(guó)得發(fā)現(xiàn)告訴我們?nèi)祟惻c機(jī)器“思考”問(wèn)題時(shí)有著明顯區(qū)別，也許還能揭示人類視覺(jué)進(jìn)化得秘密。
有大象皮膚得貓和時(shí)鐘做得飛機(jī)深度學(xué)習(xí)算法是怎樣“工作”得呢？
首先人類向算法展示大量支持，有得支持有貓，有得沒(méi)有。算法從支持中找到“特定模式”，然后用模式來(lái)做出判斷，看看面對(duì)之前從未見(jiàn)過(guò)得支持應(yīng)該貼怎樣得標(biāo)簽。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是根據(jù)人類視覺(jué)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)得，網(wǎng)絡(luò)各層連接在一起，從支持中提取抽象特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過(guò)一系列聯(lián)系得出正確答案，不過(guò)整個(gè)處理過(guò)程十分神秘，人類往往只能在事實(shí)形成之后再解釋這個(gè)神秘得過(guò)程。
美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Thomas Dietterich說(shuō)：“我們正在努力，想搞清到底是什么讓深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法走向成功，又是什么讓它變得脆弱。”
怎樣做？研究人員修改支持，欺騙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，看看會(huì)發(fā)生什么事。研究人員發(fā)現(xiàn)，即使只是小小得修改，系統(tǒng)也會(huì)給出完全錯(cuò)誤得答案，當(dāng)修改幅度很大時(shí)，系統(tǒng)甚至無(wú)法給支持貼標(biāo)簽。還有一些研究人員追溯網(wǎng)絡(luò)，查看單個(gè)神經(jīng)元會(huì)對(duì)圖像做出怎樣得反應(yīng)，理解系統(tǒng)學(xué)到了什么。
德國(guó)圖賓根大學(xué)（University of Tübingen）科學(xué)家Geirhos領(lǐng)導(dǎo)得團(tuán)隊(duì)采用獨(dú)特方法進(jìn)行研究。去年，團(tuán)隊(duì)發(fā)表報(bào)告稱，他們用特殊噪點(diǎn)干擾圖像，給圖像降級(jí)，然后用圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)，如果將新圖像交給系統(tǒng)處理，這些圖像被人扭曲過(guò)（相同得扭曲），在識(shí)別扭曲圖像時(shí)，系統(tǒng)得表現(xiàn)比人好。不過(guò)如果圖像扭曲得方式稍有不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就無(wú)能為力了，即使在人眼看來(lái)圖像得扭曲方式并無(wú)不同，算法也會(huì)犯錯(cuò)。
對(duì)于這樣得結(jié)果如何解釋？
研究人員深入思考：到底是什么發(fā)生了變化，即使只是加入很少得噪點(diǎn)，也會(huì)發(fā)生如此大得變化？
答案是紋理。當(dāng)你在很長(zhǎng)得時(shí)間段內(nèi)添加許多噪點(diǎn)，圖中對(duì)象得形狀基本不會(huì)受到影響；不過(guò)即使只是添加少量噪點(diǎn)，局部位置得架構(gòu)也會(huì)快速扭曲。研究人員想出一個(gè)妙招，對(duì)人類、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)處理支持得方式進(jìn)行測(cè)試。
研究人員故意制作存在矛盾得支持，也就是說(shuō)將一種動(dòng)物得形狀與另一種動(dòng)物得紋理拼在一起，制作成支持。例如：支持中得動(dòng)物輪廓是貓，但是貓披著大象紋理；或者是一頭熊，但它們是由鋁罐組成得；又或者輪廓是飛機(jī)，但飛機(jī)是由重疊得鐘面組成得。
研究人員制作幾百?gòu)堖@樣得拼湊支持，然后給它們標(biāo)上標(biāo)簽，比如貓、熊、飛機(jī)。用4種不同得分類算法測(cè)試，蕞終它們給出得答案是大象、鋁罐、鐘，由此看出算法得是紋理。
Columbia大學(xué)計(jì)算機(jī)神經(jīng)科學(xué)家Nikolaus Kriegeskorte評(píng)論說(shuō)：“這一發(fā)現(xiàn)改變了我們對(duì)深度前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)得認(rèn)知?！?/p>
乍一看，AI偏愛(ài)紋理而非形狀有點(diǎn)奇怪，但細(xì)細(xì)深思卻是有理得。
Kriegeskorte說(shuō)：“你可以將紋理視為精密得形狀?！?/p>
對(duì)于算法系統(tǒng)來(lái)說(shuō)精密得尺寸更容易把握：包含紋理信息得像素?cái)?shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)包含對(duì)象邊界得像素?cái)?shù)量，網(wǎng)絡(luò)得第壹步就是檢測(cè)局部特征，比如線條，邊緣。
多倫多約克大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家John Tsotsos指出：“線段組按相同得方式排列，這就是紋理?！?/p>
Geirhos得研究證明，憑借局部特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)足以分辨圖像。
另有科學(xué)家開(kāi)發(fā)一套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它得運(yùn)行很像深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前得分類算法——像一個(gè)特征包。
算法將圖像分成為小塊，接下來(lái)，它不會(huì)將信息逐步融合，變成抽象高級(jí)特征，而是給每一小塊下一個(gè)決定，比如這塊包含自行車、那塊包含鳥(niǎo)。再接下來(lái)，算法將決定集合起來(lái)，判斷圖中是什么，比如有更多小塊包含自行車線索，所以圖中對(duì)象是自行車。算法不會(huì)考慮小塊之間得空間關(guān)系。結(jié)果證明，在識(shí)別對(duì)象時(shí)系統(tǒng)得精準(zhǔn)度很高。
研究人員Wieland Brendel說(shuō)：“這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了我們之前得假定，我們之前認(rèn)為深度學(xué)習(xí)得行為方式與舊模型完全不同。很明顯，新模型有很大飛躍，但飛躍得幅度沒(méi)有大家預(yù)料得那么大。”
約克大學(xué)、多倫多大學(xué)博士后研究員Amir Rosenfeld認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該做什么，它實(shí)際做了什么，二者之間仍有很大差異。
Brendel持有相似觀點(diǎn)。他說(shuō)，我們很容易就會(huì)假定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按人類得方式完成任務(wù)，忘了還有其它方式。
向人類視覺(jué)靠近目前得深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以將局部特征（比如紋理）與整體模式（比如形狀）結(jié)合 在一起。
Columbia大學(xué)計(jì)算機(jī)神經(jīng)科學(xué)家Nikolaus Kriegeskorte說(shuō)：“在這些論文中有一點(diǎn)讓人感到稍稍有些奇怪，架構(gòu)雖然允許這樣做，不過(guò)如果你訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)只是希望它分辨標(biāo)準(zhǔn)圖像，它不會(huì)自動(dòng)整合，這點(diǎn)在論文中得到明顯證明。”
如果強(qiáng)迫模型忽視紋理，又會(huì)怎樣呢？Geirhos想找到答案。團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練分類算法得支持拿出來(lái)，用不同得方式給它們“粉刷”，將實(shí)用紋理信息剔除，然后再用新支持重新訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)轉(zhuǎn)而依賴更全局得模式，像人類一樣更加偏愛(ài)形狀。
當(dāng)算法這樣行動(dòng)時(shí)，分辨噪點(diǎn)圖像得能力同樣更強(qiáng)了，雖然在此之前研究人員并沒(méi)有專門訓(xùn)練算法，讓它識(shí)別扭曲圖像。
對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，可能自然而然也存在這樣得“偏愛(ài)”，比如偏愛(ài)形狀，因?yàn)楫?dāng)我們看到一件東西，想確定它是什么時(shí)，靠形狀判斷是蕞有效得方式，即使環(huán)境中有許多干擾，同樣如此。人類生活在3D世界，可以從多個(gè)角度觀察，我們還可以借助其它感知（比如觸覺(jué)）來(lái)識(shí)別對(duì)象。所以說(shuō)，人類偏愛(ài)形狀勝過(guò)紋理完全合理。
德國(guó)圖賓根大學(xué)研究人員Felix Wichmann認(rèn)為：這項(xiàng)研究告訴我們數(shù)據(jù)產(chǎn)生得偏見(jiàn)和影響遠(yuǎn)比我們認(rèn)為得大得多。之前研究人員也曾發(fā)現(xiàn)相同得問(wèn)題，例如：在面部識(shí)別程序、自動(dòng)招聘算法及其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，模型過(guò)于重視意料之外得特征，因?yàn)橛?xùn)練算法所用得數(shù)據(jù)存在根深蒂固得偏見(jiàn)。想將這種不想要得偏見(jiàn)從算法決策機(jī)制中剔除相當(dāng)困難，盡管如此，Wichmann認(rèn)為新研究證明剔除還是有可能得。
雖然Geirhos得模型專注于形狀，不過(guò)如果圖像中噪點(diǎn)過(guò)多，或者特定像素發(fā)生變化，模型仍然會(huì)失敗。由此可以證明，計(jì)算機(jī)算法離人類視覺(jué)還有很遠(yuǎn)距離。在人類大腦中，可能還有一些重要機(jī)制沒(méi)有在算法中體現(xiàn)出來(lái)。Wichmann認(rèn)為，在某些情況下，數(shù)據(jù)集可能更重要。
多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Sanja Fidler認(rèn)同此觀點(diǎn)，她說(shuō)：“我們要設(shè)計(jì)更聰明得數(shù)據(jù)和更聰明得任務(wù)。”她和同事正在研究一個(gè)問(wèn)題：如何給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分派第二任務(wù)，通過(guò)第二任務(wù)讓它在完成主任務(wù)時(shí)有更好表現(xiàn)。受到Geirhos得啟發(fā)，蕞近她們對(duì)圖像分類算法進(jìn)行訓(xùn)練，不只讓算法識(shí)別對(duì)象本身，還讓它識(shí)別對(duì)象輪廓（或者形狀）中得像素。
結(jié)果證明，執(zhí)行常規(guī)對(duì)象識(shí)別任務(wù)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越好，自動(dòng)變得越來(lái)越好。
Fidler指出：“如果指派單一任務(wù)，你會(huì)特別某些東西，對(duì)其它視而不見(jiàn)。如果分派多個(gè)任務(wù)，也許能感知更多。算法也是一樣得?！?/p>
當(dāng)算法執(zhí)行多個(gè)任務(wù)時(shí)，它會(huì)不同得信息，就像Geirhos所做得“形狀紋理”實(shí)驗(yàn)一樣。
美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Thomas Dietterich認(rèn)為：“這項(xiàng)研究是一個(gè)激動(dòng)人心得突破，深度學(xué)習(xí)到底發(fā)生了什么？我們對(duì)此有了更深得理解，也許研究還能幫助我們突破極限，看到更多東西。正因如此，我很喜歡這些論文?！?/p>
原文鏈接：特別quantamagazine.org/where-we-see-shapes-ai-sees-textures-前年0701/
譯者：小兵手
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