In einem ungewöhnlichen Rollentausch eine neue Johns Hopkins University Studie wollte zeigen, wie Computer Fehler machen können, wie Menschen es tun, indem sie Menschen dazu bringen, wie Computer zu denken.
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Denken Sie wie ein Computer
"In der Forschung auf unserem Gebiet geht es meistens darum, Computer dazu zu bringen, wie Menschen zu denken", sagt der leitende Autor Chaz Firestone, Assistenzprofessor an der Abteilung für Psychologie und Gehirnwissenschaften von Johns Hopkins. "Unser Projekt macht das Gegenteil -wir fragen, ob die Leute wie Computer denken können. "
Künstliche Intelligenzsysteme sind viel besser als Menschen darin, Mathematik zu berechnen oder große Mengen an Informationen zu speichern. Wo sie versagen, können sie Alltagsgegenstände erkennen.
In jüngster Zeit wurden jedoch neuronale Netze geschaffen, die das menschliche Gehirn nachahmen. Dies hat zu einer verbesserten Fähigkeit geführt, Objekte zu identifizieren, was zu technologischen Fortschritten bei Anwendungen wie autonomen Autos und Gesichtserkennung führt.
Bilder täuschen
Es bleibt jedoch ein kritischer blinder Fleck bestehen. Es ist möglich, absichtlich Bilder zu erstellen, die neuronale Netze als "gegnerische" oder "täuschende" Bilder nicht korrekt erkennen können.
In der neuen Studie wurde untersucht, ob Menschen diese kniffligen Bilder auch falsch identifizieren können.
"Diese Maschinen scheinen Objekte auf eine Weise falsch zu identifizieren, wie es Menschen niemals tun würden", sagt Firestone. "Aber überraschenderweise hat dies niemand wirklich getestet. Woher wissen wir, dass Menschen nicht sehen können, was die Computer getan haben?"
Um dies zu testen, baten Firestone und sein Team 1800 Testpersonen, "wie eine Maschine zu denken". Da Maschinen nur einen kleinen Wortschatz haben, zeigte Firestone Menschen, die Bilder täuschen, die bereits Computer ausgetrickst hatten, und gab ihnen die gleichen Arten von Beschriftungsoptionendass die Maschine hatte.
Sie stellten fest, dass Menschen bei diesen eingeschränkten Optionen tendenziell die gleichen Beschriftungsentscheidungen wie die Computer treffen. In 75 Prozent der Fälle stimmten die Menschen der Antwort des Computers zu.
Die Forscher gaben den Menschen dann die Wahl zwischen der bevorzugten Antwort des Computers und der nächstbesten Vermutung. 91 Prozent der Menschen stimmten erneut der ersten Wahl der Maschine zu.
"Wir haben festgestellt, dass die Menschen plötzlich den Maschinen zustimmen, wenn Sie eine Person unter die gleichen Umstände wie einen Computer bringen", sagt Firestone. "Dies ist immer noch ein Problem für die künstliche Intelligenz, aber es ist nicht so, wie es der Computer sagt."etwas völlig anderes als das, was ein Mensch sagen würde. "
Die Studie wird in der Zeitschrift veröffentlicht Naturkommunikation .