Google联合OpenAI揭秘神经网络黑箱:AI的智慧,都藏在“激活地图”里

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  本文来源:量子位 (ID:QbitAI),作者:

  这是无数机器学习研究者内心的终极疑问。

  现在,Google和OpenAI的一场合作,以图像分类神经网络为例,我们揭开了神经网络黑箱的一角。

  他们说,图像分类神经网络里面长这样:

  这不是狗头,是一系列激活地图(Activation Atlas)中的一张,通俗的说,就是神经网络在学习图像分类之后,在内心把所有学过的物品画了一幅思维地图,把长得像的东西放在了一起,以此作为依据,判断之后所有的它看到的图片是什么。

  这个惊人的发现,让许多人振奋:

  “恭喜OpenAI,太有趣了!”

  “做的真好,他们每次都能推出厉害的项目,解答我心中的疑问。”

  “这是全新的概念啊!”

  “虽然没看懂,但是好酷啊!”

  激活地必发88 图可以帮助我们了解神经网络在给一张图片进行图像分类时“看”到了什么,有层次的展示出神经网络中的具体内容。

  重点是,这种展示方式我们人类也可以理解,类似于机器学习的“字母表”,由简单的元素,像原子一样重组出复杂的图像。

  △教神经网络识物,是不是跟带娃差不多

  示例中的激活地图是根据在ImageNet数据集上训练的卷积图像分类网络Inceptionv1构建的。

  网络总共10层,每层有数百个神经元节点,就好像一栋一共10层的楼,每层都有数百个房间,每个房间里都住着一个神经元节点。

  每个神经元节点都有自己的“喜好”,不同的神经元节点在不同类型的图像上的激活程度不同。比如一层中的一个神经元节点喜欢狗,对狗耳朵的图像有积极的反应;另一层的另一个神经元节点是个猫奴,对猫爪的图像有积极的反应。

  △神经元节点:我要这个,给我买这个

  把它们“喜欢”的图像列出来,根据每个神经元节点的“房间号”分布,画在“大楼1楼平面图”上,就可以组合在一起,组成单张激活地图,类似我们开头看到的那张像狗头一样的拼图的样子。

  △神经元节点:我要这个,给我买这个

  之后,把“大楼1楼平面图”、“大楼2楼平面图”……“大楼10楼平面图”集合在一起,就成为了激活地图。

  下面就是其中两层的例子:

  △激活地图第六层MIXED4D

  △激活地图第七层MIXED4E

  仔细看就能发现,每一层里类似的颜色都在临近的位置,甚至不同层的“楼上楼下”都看起来很相似。

  因为神经网络是个强迫症,为了方便自己学习记忆,它把有类似喜好的神经元节点都安排在了相近的房间里,强迫他们当邻居。

  所以,现在让我们走到大楼的不同区域,参观一下神经元节点们的“兴(365zg.vip)趣小组”吧~

  每个方块图像,都是一个神经元节点喜欢的图片种类。“狗头图”的“左耳”上,是各种各样动物的脸:

  “额头”的部位,则是各种水果的图像:

  “嘴巴”的部位,全是水,各种小水坑小池塘:

  “右脸”边缘处,就都是一些房子了。

  所有的小图,图像挨着图像,形成渐变,进而联结在一起,构成神经网络对图片分类的认知体系。

  就像这样,泰迪渐变成二哈,变成北极熊,变成狐狸:

  鸵鸟也可以渐变成各种不同的鸟类:

  最后,你知道了在神经网络的大楼里,哪些不同的物体是邻居,也就知道神经网络会把这些东西弄混。

  看下面的激活地图,左边更像灰鲸,右边更像大白鲨。

  现在,拿一张灰鲸的照片,神经网络可以认出来这是灰鲸。

  你在图片一角放一张棒球的照片,棒球的红色缝线让神经网络觉得这不是灰鲸,就朝激活图右侧偏离了一下,认为这是大白鲨。

  现在,明白神经网络为什么会认错东西了吧?

  Demo可玩,有高清大图,能把神经网络翻个底朝天https://distill.pub/2019/activation-atlas/app.html

  Google博客https://ai.googleblog.com/2019/03/exploring-neural-networks.html

  OpenAI博客https://blog.openai.com/introducing-activation-atlases/

  论文https://distill.pub/2019/activation-atlas/

  GitHubhttps://github.com/tensorflow/lucid#activation-atlas-notebooks

  — 必发88完 —

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  原标题《Google联合OpenAI揭秘神经网络黑箱:AI的智慧,都藏在「激活地图」里》


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