看不見的細節──對抗樣本

對抗樣本泛指那些會誤導分類器的輸入,通常是一張帶有雜訊的圖片,透過神經網路進行圖像辨識卻得出錯誤的分類結果,最早於2014年由Christian Szegedy等人注意到這樣的現象。一直以來,眾人對於對抗樣本存在的原因莫衷一是;MIT研究員Andrew Ilyas等人則認為對抗樣本其實可以被視為資料本身的一種特徵,反映圖片中那些不為人類察覺的細微區別。

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人模人樣的機器人(2/2)

不過十幾年前,機器人為了站立,還得曲著膝蓋,猶如便祕一般,如今拜仿生知識與科技之賜,它們已經能夠邊活動邊調整姿勢。但機器人學家不以此為滿足,他們希望機器人不只為我們代勞,像我們一樣思考,最好還能察言觀色,知道行為怎麼拿捏。(續前文)

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