Illusioni Ottiche: Come Ingannare Un Computer

Articolo per Nerd, Nerdoni e Nerdazzi in arrivo; allacciate le cinture! Qualche cervellone dell’Università del Wyoming, a Laramie, ha applicato un Algoritmo di riconoscimento di immagini a un semplice Computer, e ha dimostrato che delle “semplici” illusioni ottiche sono in grado di ingannare un Computer tanto quanto potrebbero ingannare un essere umano.

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Anche i Computer possono essere ingannati dalle Illusioni Ottiche. Mentre l’Ottica dei Computer avanza sempre di più di anno in anno, un piccolo, semplice Set come quello dell’immagine in apertura può infrangere qualunque regola di riconoscimento di qualunque Algoritmo applicato a un Computer.

Le immagini sono state generate da Jeff Clune dell’Università del Wyoming a Laramie, dopo aver applicato un Algoritmo di riconoscimento di immagini chiamato Deep Neural Network (DNN, alla lettera: “Profonda Rete Neurale”, n.d.a.) a un secondo Algoritmo ideato per far evolvere delle immagini. Quando il secondo Algoritmo viene utilizzato insieme all’Interpretazione Umana, il risultato è che le immagini diventano sempre più chiare… E ciò non era successo quando un Computer ha preso il controllo al posto di un uomo.

Quando queste strane immagini sono state mostrate a AlexNet (un Algoritmo per la Visione dei Computer sviluppato dai ricercatori dell’Università di Toronto, poi assunti da Google), il Computer ha pensato che fossero oggetti reali, spaziando da Chitarre Elettriche a… Pinguini. Potranno sembrare immagini astratte a un comune essere umano, ma un Computer li vede proprio come se fossero gli oggetti originali. Il New Scientist ne spiega il perché:

The algorithm’s confusion is due to differences in how it sees the world compared with humans, says Clune. While we identify a cheetah by looking for the whole package – the right body shape, patterning and so on – a DNN is only interested in the parts of an object that most distinguish it from others.

Tradotto in Lingua Mortale:

“La confusione dell’Algoritmo è dovuta alle differenze nel modo in cui vede il mondo”, dice Clune. Mentre noi identifichiamo un Ghepardo guardando l’insieme – la forma del corpo, il pattern e così via – un DNN è interessato soltanto alle parti di un oggetto che si distinguono dalle altre.

In altre parole, le caratteristiche distintive che compongono l’immagine sono la base per l’interpretazione del Computer; gli Umani ragionano in modo diverso. Degli esempi potrebbero essere il “Telecomando”, che presenta un Pattern chiaramente simile a dei pulsanti, e la “Palla da Baseball”, che presenta le striature tipiche della palla che conosciamo tutti.
Ovviamente non sarebbe una cattiva idea se si potesse insegnare ai Computer che si sbagliano, poiché immagini del genere potrebbero facilmente essere usate per ingannare un sistema di sicurezza o un’IA in futuro. Per il momento, però, fa tenerezza vedere come i Computer cadano negli stessi inganni ottici in cui cadiamo noi.

Fonte: Gizmodo

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