不管怎樣服務好，這個概念并非完全虛構。去年反應能力，研究者僅僅帶上花式眼鏡(patternedglasses)共謀發展，一個商用面部識別系統(tǒng)就做出了錯誤識別〗Y構重塑；ㄊ窖坨R就是在鏡框上貼上迷幻色彩的貼紙聽得懂，花式的扭曲和曲線在人看來是隨機的，但計算機卻要在帶有花式眼鏡的人臉上分辨出五官高質量發展，而且這些人臉的輪廓很相似全方位。花式眼鏡不會像吉布森「很丑陋的T-shirt」那般將其從閉環(huán)電視中抹去影響力範圍，但是它可使人工智能錯認為你是教皇大局，或者其他人。

帶有花式眼鏡的研究者以及人臉識別系統(tǒng)的對應識別結果邁出了重要的一步。

這些類型的襲擊包含在被稱為「對抗機器學習(adversarialmachinelearning)」(之所以如此稱呼是由于對手之類的存在有序推進，在該情況中，對手是黑客)大量網絡安全類別中需求。在這一領域堅定不移，「很丑陋的T-shirt」以及腐蝕大腦的位圖的科幻比喻表現為「對抗性圖像」或者「愚弄式圖像」，但是對抗性襲擊具有形式真諦所在，如音頻甚至是文本指導。2021年早期，大量的團隊各自獨立發(fā)現了這一現象的存在深入交流研討，他們通常把可對數據進行分類的機器學習系統(tǒng)「分類器」作為目標資料，比如谷歌圖片中的算法可為你的照片打上食物、假期和寵物等標簽關註度。

對于人而言橫向協同，愚弄式圖像就像是一個隨機的扎染圖案或者突發(fā)的電視噪點;但是對圖像分類器而言，它卻可以自信的說出：「看敢於挑戰，那是一只長臂猿」或者「一個如此亮眼的紅色摩托車」不斷創新。就像花邊眼鏡使人臉識別系統(tǒng)發(fā)生了錯誤識別建立和完善，分類器處理了混亂到人類永遠無法識別的圖像視覺特征。

這些圖案可以各種方式繞過人工智能系統(tǒng)參與水平，并對未來的安全系統(tǒng)大型、工業(yè)機器人和自動駕駛汽車等需要人工智能識別物體的領域有重大意義。2020年有關愚弄式圖像論文的聯合作者JeffClune告訴TheVerge：「想象一下你身處軍隊明確相關要求，正在使用一個自動鎖定目標的武器系統(tǒng)重要意義，你絕不希望敵人把一張對抗性圖像放在了醫(yī)院的樓頂，系統(tǒng)鎖定并攻擊了醫(yī)院;或者你正在使用同一個系統(tǒng)追蹤敵人深化涉外，你也絕不喜歡被愚弄式圖像騙了體系，[并]開始用你的無人機緊盯著錯誤的目標車輛￠_展試點！?

愚弄式圖像以及人工智能識別的對應結果攜手共進。

這些情節(jié)是假設的，但卻非常具有可行性推進一步，假如繼續(xù)沿著當前的人工智能路徑發(fā)展經過。Clune說：「沒錯，這是一個研究社區(qū)需要共同面對的大問題實際需求〗鉀Q方案！狗烙鶎剐怨舻奶魬?zhàn)有兩方面：我們不僅不確定如何有效地反擊現有攻擊，而且更多高效的攻擊變體在持續(xù)增長善謀新篇。Clune及其聯合作者JasonYosinski和AnhNguyen描述的愚弄式圖像簡單被人類發(fā)現增產，它們就像是視覺幻覺或者早期的網絡藝術，滿是斑駁的色彩與圖案重疊方法，但是有更為微妙的方法運用它們行動力。

攝動可像Instagram濾鏡一般被用于圖像

有一類被研究者稱為「攝動(perturbation)」的對抗性圖像幾乎對人眼不可見，它作為照片表面上的像素漣漪(rippleofpixels)而存在發揮作用，并可像Instagram濾鏡一般被用于圖像良好。這些攝動發(fā)現于2021年，在2021年一篇名為「解釋和利用對抗性實例(ExplainingandHarnessingAdversarialExamples)(鏈接：arxiv.org/abs/1412.6572)」的論文中銘記囑托，研究者演示了攝動的靈活性引領。攝動有能力愚弄一整套不同的分類器，即使沒有被練習來攻擊的分類器示範。一項名為「通用對抗性攝動(UniversalAdversarialPerturbations)(鏈接：https：//arxiv.org/pdf/1610.08401v1.pdf)」改進研究通過成功地在大量不同的天線貓神經網絡上測試攝動應用前景，使得這一特征明確起來，上個月引起了眾多研究者們的關注運行好。

左邊是原始圖像首次，中間是攝動，右邊被攝動的圖像部署安排。

使用愚弄式圖像黑進人工智能系統(tǒng)有其局限性：第一搖籃，需要花費更多時間制作加擾的圖像技術，使得人工智能系統(tǒng)認為其看到的是一張尤其的圖像而不是產生了隨機錯誤。第二推動，為了在起初生成攝動相對較高，你經常——但不總是——需要獲取你要操控的系統(tǒng)的內部代碼信息。第三姿勢，攻擊并不是一貫高效。就像論文「通用對抗性攝動」所述首要任務，在一個網絡中成功率為90%的攝動也許在另外一個網絡之中只有50-60%的成功率。(也就是說不同需求，假如一個存在問題的分類器正在指引一輛自動駕駛半式卡車發展，甚至50%的錯誤率都是災難性的。)

為了更好地防御愚弄式圖像總之，工程師開始了「對抗性練習」面向。這需要為分類器輸入對抗性圖像，從而讓分類器可以學習識別并忽略它們研學體驗，就像保鏢通過臉面照片識別酒吧禁止入內之人建設項目。不幸的是，正如賓夕法尼亞州立大學畢業(yè)生NicolasPapernot(關于對抗性攻擊他寫了大量論文)所解釋的落實落細，在「計算密集型策略」面前相結合，即使這種練習也很脆弱(即，向系統(tǒng)輸入足夠的圖像高品質，它很終仍會出錯)不折不扣。

被攝動的圖像，以及對應的人工智能識別的結果資源優勢。

更困難的是高效利用，這類攻擊奏效或失敗的原因并不清楚。一種解釋是對抗性圖像利用一種被稱為「決策邊界」的特征估算，其在很多人工智能系統(tǒng)中都存在講理論。這些邊界是不可見的規(guī)則，它們調控了系統(tǒng)如何判別不要畏懼，如服務為一體，獅子和豹子之間的不同。一個很簡單的只區(qū)分這兩類動物的人工智能項目將很終創(chuàng)造出一個意境地圖大大縮短。想像在一個X-Y平面內：右上角分布著所有該人工智能系統(tǒng)見過的豹子要落實好，而左下角分布著獅子。將這兩個部分分開的直線——獅子變成豹子更默契了，豹子變成獅子的邊界——稱作決策邊界先進技術。

Clune說道培訓，對于分類來說，決策邊界方法的難題是它太絕對宣講手段，太武斷重要工具。「你對神經網絡所做的所有事情僅僅是練習它們在各類數據間畫線配套設備，而不是對它們建模以識別出它們代表了豹子還是獅子更優質。」像這樣的系統(tǒng)可以通過一個確定的推進高水平、用各種方式操作脫穎而出。為了愚弄獅子-豹子分析器，你可以拍一張獅子的照片并把它的特征推到奇異的極端生產創效，但仍然讓它變現為正常的獅子：給它如同挖掘裝備的結構，和校車一般大小的爪子，以及如同燃燒的太陽一般的長鬃毛優化上下。對人類來說能力建設，這是無法識別的，但對一個檢查決策邊界的人工智能系統(tǒng)來說生產體系，這只是一只極端的獅子罷了服務。

據我們所知，對抗性圖像從未在真實世界形成過危害技術節能。但谷歌大腦的研究科學家指導，聯合著述了《解釋和利用對抗性實例》的IanGoodfellow認為這種潛在的威脅從未被忽視÷搫?！秆芯可鐓^(qū)增持能力，尤其是谷歌，正在嚴厲地對待這個問題行業內卷，」Goodfellow說道追求卓越。「并且我們正努力致力于發(fā)展更好的防御措施參與能力『侠硇枨?！勾罅拷M織，如伊隆·馬斯克創(chuàng)立的OpenAI充分發揮，目前正在進行或發(fā)起關于對抗性攻擊的研究高質量。目前的結論是暫時沒有新技術，但關于這些攻擊在真實世界中能造成多大威脅選擇適用，研究者們并未達成共識管理。例如，已存在大量攻擊自動駕駛汽車的方法，它們并不依靠于計算復雜的攝動改進措施。

Papernot認為就此掀開，廣泛存在于人工智能系統(tǒng)中的不足并不令人驚異——分類器被練習成「擁有好的平均表現，而并不總是針對很壞情況的表現——這是典型的從安全角度出發(fā)的觀點今年》€步前行！挂簿褪钦f，比起它的平均表現動手能力，研究者較少擔心系統(tǒng)發(fā)生災難性的錯誤逐步改善。「一種處理棘手的決策邊界的方法提升，」Clune說道大大提高，「是使得影像分類器知曉它們無法分類什么目標，而不是試圖將數據擬合進某一類研究成果∮泻艽筇嵘臻g！?

與此同時，對抗性攻擊也激發(fā)了更深層與概念化的思考激發創作。相同的愚弄式圖像可以擾亂谷歌、Mobileye或Facebook獨立開發(fā)的人工智能系統(tǒng)的「心智」進一步意見，整體上揭示了當代人工智能特有的不足增幅最大。

「仿佛所有這些不同的網絡圍坐一起，互相訴說為什么這些愚蠢的人類熟悉不到這個噪點圖里實際上是一個海星生產能力，」Clune說道標準。「那相當有趣且神秘;所有這些網絡都同意這些瘋狂和非自然的影像實際上屬于同類堅持好。那種程度的收斂真讓人驚異即將展開。」

對Clune的同事JasonYosinski來說特性，在愚弄式圖像上的研究表明人工智能和自然界創(chuàng)造的智能之間存在令人驚異的共同點傳承。他注重到人工智能及它們的決策邊界所犯的同類錯誤也存在于動物世界中，在這里動物們被「超常刺激」所愚弄建言直達。

這些刺激是自然界現象的人工版多種，慫恿動物違反它們的天性。這一行為首先于二十世紀五十年代被發(fā)現充分發揮，當時研究者們用它使得鳥類忽視它們自己的蛋而更偏愛顏色更鮮艷的贗品發展成就，或者使得紅肚棘魚將垃圾當作競爭對手而進行爭斗。只要有大的紅肚繪在垃圾上面重要方式，魚就將與其爭斗開展面對面。一些人曾認為人類成癮行為，如快餐和色情文學，也是超常刺激的例子進一步提升。鑒于此空間廣闊，人們可以認為人工智能犯的錯誤是自然而然的。但遺憾的是不折不扣，我們需要人工智能有能力避免這些錯誤支撐能力，表現得更好。

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