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誤った判断を下したとき、AIには何が起きているのか
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ヒューストン大学は2020年11月23日、ディープニューラルネットワーク(DNN)が誤った判断を下したと考え... ヒューストン大学は2020年11月23日、ディープニューラルネットワーク(DNN)が誤った判断を下したと考えられる場合、その原因についての一般的な仮定は間違っている可能性があると発表した。同大学哲学准教授キャメロン・バックナー氏は、「Nature Machine Intelligence」で発表した論文の中で、このことは、DNNの信頼性を評価する上で重要だとしている。 DNNは数学的モデリングを用いて画像やその他のデータを処理するために構築された多層システムであり、現在、最も普及し、成功しているAI技術だ。だが、DNNシステムには脆弱(ぜいじゃく)性がある。中でも注目されているのが、学習時に出会ったことがない敵対的サンプルに影響されやすいことだ。 バックナー氏は論文で、敵対的サンプルに関する最近の実証研究をレビューした。この研究はDNNが敵対的サンプルの中から、人間には計り知れないながらも