Imagenet Challenge — международный конкурс для систем распознавания образов. По условиям, компьютерная программа должна распознать и классифицировать ряд объектов на цифровых изображениях, определив одну из 1000 тематических категорий.
В соревновании участвуют многие крупные компании, которые выделяют большие бюджеты на подобные разработки. Поэтому новость о читерстве китайской компании Baidu вызвала настоящий скандал: говорят, это первый случай мошенничества в сфере разработок систем искусственного интеллекта. В результате, Baidu исключена из соревнований Imagenet на следующий год.
Imagenet Challenge сравнивают с тестом Тьюринга для систем ИИ, хотя здесь задача состоит не в осмысленном разговоре, а в распознавании образов. Но это тоже очень важная задача для ИИ.
В научной статье инженеры Baidu описывают суперкомпьютер, который якобы показывает лучший результат в распознавании объектов, чем предыдущие разработки, в том числе от Google и Microsoft. Китайцы заявили, что их программа показывает рекордно низкий уровень ошибок 4,58%, тогда как у Google этот показатель составляет 4,82%, а у Microsoft — 4,9%.
Baidu разместила публикацию на сайте Arxiv.org в электронном виде. На этом сайте статьи публикуются без предварительной проверки. Ситуация усугубилась тем, что через пару дней новость о «достижении» китайских инженеров перепечатало издание MIT Technology Review и другие научные издания. Только через три недели факт читерства был вскрыт, а статью обновили.
Расследование показало, что Baidu зарегистрировала как минимум 30 аккаунтов для участия в конкурсе Imagenet Challenge и за последние полгода внесла более 200 заявок с результатами, в том числе более 40 заявок в течение пятидневного отрезка в марте 2015 года.
Компания Baidu позже принесла публичные извинения за свой поступок.
Эта история ещё раз показывает, что исследования в сфере распознавания образов сейчас являются одним из главных направлений в ИТ, если даже крупные компании не стесняются использовать такие уловки, чтобы выставить себя впереди конкурентов.
ссылка на оригинал статьи http://geektimes.ru/post/252022/
Добавить комментарий