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可视化人工智能模型的盲点
2019年11月13日 由 TGS 发表
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随着技术的不断进步，GAN（生成性对抗网络）越来越擅长绘制面孔，它能预测一个人未来的样子，也可以通过模拟法把一个普通人像变成名人像，但它却不适合绘制大的场景。麻省理工学院的一个新演示，揭示了在教堂和纪念碑现场受过训练的模型，在绘制场景时做出自我决定，即画什么？放弃什么？而近期的国际计算机视觉会议上，他们提出了一项更大的研究：GAN的盲点。简单来说就是，研究人员想知道GAN不能画出什么。
“研究人员通常专注于描述和提高机器学习系统能做什么？它注重什么？然而，我们则希望研究人员能尽可能多地关注那些系统忽略的数据特征。”麻省理工学院研究生David Bau说。
在GAN中，有一对神经网络协同工作，能根据给定的示例创建出具有超真实感的图像。麻省理工学院教授Antonio Torralba和IBM研究员Hendrik Strobelt在很早之前开发了一种工具，这个工具让识别负责将图像组织成门、树和云等真实世界类别的人工神经元集群成为可能，为后来者奠定了坚实的基础，以至于图像修改软件GANPaint问世，并成为让业余艺术家最喜爱的工具之一。
某一天，David Bau在帮助一位艺术家使用GANPaint时，发现了一个问题。当时他像往常一样追踪数字，试图优化照片，在进行到一半的时候，他突然想起自己导师的教诲：不要只看数字，要仔细检查实际的图像。他照做后，诡异的现象出现了，在大场景中，人被选择性排除忽视，这勾起了David Bau的极大兴趣。后来，David Bau和他的同事们在室内和室外场景中训练了不同类型的GAN，但无论照片的的背景是什么，GAN始终会忽略重要的细节，例如：一对新婚夫妇在教堂台阶上接吻的场景，在经过GAN重建后，人没了，但教堂的门上却留下了婚纱。
对此，有研究人员怀疑主要原因是机器惰性。尽管GAN训练有素，但通过长期的观察，研究人员发现GAN倾向于忽略一些具有统计意义的细节，并跳过重构起来复杂的图像。
“将一些物体从其表现形式中去除的人工智能，只会实现其数字目标，从而忽略掉对人类来说重要的细节。”David Bau补充道。
简单来说，与其说罪魁祸首是机器的惰性，还不让说，是算法上出了问题——没有人机器理解人的审美。
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