現在のAIは、画像認識の精度は高いですが融通が利きません。Zero-Shot」と呼ばれる手法を開発しました。この結果は、研究者がニューラルネットワークを堅牢でなくしている共通の特徴を特定し、AIをより信頼性の高いものにする手法を開発するのに役立つ可能性があります。(2022)」に2022年4月27日(水)に掲載されました。画像認識AIは強力だが柔軟性に欠け、特定のデータで学習させないと画像を認識することができない。ロー・ゼロショット学習では、研究者が画像認識AIに様々なデータを与え、その答えのパターンを観察する。AIが一貫した答えを出せば出すほど、少し変わった画像にも強くなる。研究チームは、この方法論が将来のAIのロバスト性向上に役立つことを期待している。ニューラルネットワーク人工ニューラルネットワークのこと。人工ニューロンと呼ばれるユニットやノードの集合体に基づいており、生物の脳のニューロンをモデル化したものです。ロバスト性ロバスト性とは機械学習モデルが騙されないようにする能力のことです。モデルが画像の分類を行うときに、入力の変化を行うことで望んだ分類結果とは異なる結果を得られるような敵対的アルゴリズムが存在しています。