过去我们曾看过负责图像识别的 AI 将乌龟误认为手枪，近日研究人员又对相关系统进行了一些“攻击”测试，结果发现甚至不需要 3D 打印，小小一张特殊的贴纸就足以夺走 AI 的目光，就像在斗牛眼前晃动的红布。
　　
　　Techcrunch 报导，机器学习（Machine learning）技术应用的兴起促进许多 AI 的发展，这让系统识别图像非常有能力，但在缺乏常识的情况下，它们并不聪明。
　　
　　机器视觉是非常复杂的过程，就像人类一样，机器也得透过认知才能够正确分辨看到的景物，为了做到这一点，这些图像识别系统设定的重要捷径便是：不为每个像素指定同样的重要性。
　　
　　图像识别系统
　　
　　举例来说，这是一张房子的照片，背景有天空和草地，系统透过一些基本规则清楚知道，尽管天空和草地也在图片中，但并不是画面“主角”，因此尽管也会将其纳入考量，机器会花上更多时间来分析中间房子的形状。
　　
　　而 Google 研究人员想了解的是，如果这个捷径的判定出错了，那么电脑会忽略房子，而把注意力转向集中在选择的东西上吗？
　　
　　除了学会识别背景，AI 也已学会观察特定曲线、颜色的组合，于是研究人员便针对特定图像识别系统，尝试许多颜色、形状、大小的组合，找出系统专注的特征，并试图创造出一个能分散系统的小型圆型图片。
　　
　　最终他们试出了最佳解答：小小的迷幻漩涡。
　　
　　只要把它放在系统已知的对象旁边，例如一根香蕉，系统会立即忘掉香蕉，认为图片的主角就是迷幻漩涡。
　　
　　团队发现，迷幻漩涡的效果是系统性的，因此不会受到图片差别的影响，这意味着无论系统看着何种图片，迷幻图形产生的干扰作用通常都能达成。
　　
　　过去欺骗机器视觉的尝试，经常是对图片进行重复的些微调整，寻找是否有一些像素放置的位置能造成混淆，但迷幻漩涡的效果完全不同。
　　
　　研究人员最近在长滩举办的神经信息处理系统会议（NIPS）介绍他们的研究成果，这项研究表明，只注意图片些微调整的地方是不够的，因为大的局部干扰也可能会破坏识别系统的工作。
　　
　　这种研究人员认为是强大的、高度本地化的骚扰，对图像识别系统构成一种新型态的威胁，尽管“迷幻漩涡”是研究者针对特定系统测试出的图案，但整体概念仍一样，如果针对其他系统研究，也有可能会发现类似的“红布”。
　　
　　类似的干扰图片或许甚至会伪装成无害的贴纸，让可能存在的识别应用失效，即使人们注意到这些特殊的图像，也很可能不会了解其中的意图，而是视之为一种艺术形式。