なぜ「顔の表情認識」AIは完全な詐欺です

中国の吉林工学通常大学の研究者チームが最近発表した 紙 人間の表情を認識できるAIモデルを構築したことを示しています。

私はここであなたの時間を節約するつもりです：彼らは確かにそうしませんでした。 そのようなことは現在不可能です。

人間の感情を正確に認識する能力は、ここNeuralで「神レベル」の偉業と呼ばれるものです。 ある瞬間にあなたがどのように感じているかを本当に知っているのは、あなたとそこにいる潜在的な全能の存在だけです。

しかし、あなたはそれについて私の言葉を受け入れる必要はありません。 あなたはあなた自身の批判的思考能力を使って同じ結論に達することができます。

前もって： 顔の表情と人間の感情を融合させるため、この研究には根本的な欠陥があります。 簡単な実験を行うことで、この前提を改ざんすることができます。現在の感情状態を評価してから、正反対の表情を見せるように強制します。

あなたが幸せを感じていて、悲しんで「行動する」ことができるなら、あなたは個人的に研究の前提全体を暴きました。 しかし、楽しみのために、続けましょう。

バックグラウンド： 誇大広告にだまされてはいけません。 研究者は、表現を認識するようにAIをトレーニングしません。 彼らは、ベンチマークを打ち負かすようにAIをトレーニングします。 このシステムと、オブジェクトが ホットドッグかどうか。

これが意味するのは、研究者が 推測してみて ラベル。 彼らは基本的に、AIモデルに一度に1枚ずつ、50,000枚の写真を表示し、一連のラベルから選択するように強制しています。

たとえば、AIには、幸せ、悲しみ、怒り、恐怖、驚きなど、6つの異なる感情があり、「わからない」と言う選択肢はありません。

そのため、AI開発者は、AIをトレーニングするために、数十万、さらには数百万の「トレーニング反復」を実行する可能性があります。 マシンはロジックを使用して物事を理解するのではなく、ラベルの可能なすべての組み合わせを試し、フィードバックに適応するだけです。

それよりも少し複雑ですが、ここでの大きな重要なアイデアは、AIが解析しているデータや適用しているラベルを気にしない、または理解しないということです。

猫の写真を表示して、各画像が「変装したスパイダーマン」であるか「視覚詩で表現された黄色」であるかを「予測」するように強制すると、各画像にいずれかのラベルが適用されます。

AI開発者は、ベンチマークに合格するのに十分な精度でどの猫がどれであるかを判断できるようになるまで、パラメーターを微調整し、モデルを再実行します。

次に、データを人間の顔の写真に戻し、愚かな「スパイダーマン」と「黄色」のラベルを保持し、それを再トレーニングして、どのラベルが顔に合うかを予測することができます。

重要なのは、AIがこれらの概念を理解していないということです。 これらの予測モデルは、基本的に、ボタンの前に立って、誰かが正しく設定したと言うまでボタンをランダムに押すマシンです。

彼らの特別な点は、数秒で何万ものボタンを押すことができ、どの順序で押し込んだかを決して忘れないことです。

問題： 人間に影響を与えない結果になると、予測モデルは素晴らしいので、これはすべて便利なようです。

AIモデルが、特定の動物が猫であるか犬であるかなど、何か客観的なものを予測しようとすると、人間の認知を助けます。

あなたと私は、猫の写真を見つけようとしているときに、インターネット上のすべての画像を調べる時間がありません。 しかし、Googleの検索アルゴリズムはそうです。

そのため、Googleで「かわいい子猫」を検索して、関連する何千もの写真を取り戻すことができます。

しかし、AIはラベルが実際に適切であるかどうかを判断できません。 円に「正方形」という単語のラベルを付け、そのラベルでAIをトレーニングすると、円のように見えるものはすべて正方形であると見なされます。 5歳の人間は、あなたがサークルに誤ったラベルを付けたとあなたに言うでしょう。

神経テイク： これは完全な詐欺です。 研究者たちは、彼らの研究を「人間とコンピューターの相互作用、安全運転…そして医学のような分野」に役立つものとして提示していますが、彼らの主張を裏付ける証拠はまったくありません。

真実は、「コンピューターの相互作用」は人間の感情とは関係がなく、安全運転アルゴリズムは感情ではなく注意に焦点を当てた方が効果的であり、個々の状態に関する弱い予測ベースの評価を行う場所は医学にはありません。

結論は単純です：AIに、人間のセクシュアリティ、政治、宗教、感情、またはその他の非本質的な性質を顔の写真から特定するように教えることはできません。 あなたは何 できる 人間の無知を悪用することを期待して、予測アルゴリズムを使用して手先の早業を実行します。