Đối với bạn, biển báo này giống hệt như những lần khác Thế nhưng đối với chiếc xe, nó hoàn toàn khác. Trước đó chỉ vài phút, một tấm giấy dán nhỏ đã được gắn lên trên biển hiệu mà cả bạn và chiếc xe đều không hề hay biết. Nó đủ nhỏ để mắt thường không nhìn thấy, nhưng đủ lớn để đánh lừa công nghệ nhận dạng.

Nói cách khác, nó đủ để khiến máy tính nghĩ rằng biển báo hiệu dừng lại không phải là biển báo hiệu dừng lại.

Phi cơ lớn nhất thế giới có sứ mệnh mới?

Pháo đài bay B-52 và sứ mệnh tìm đường lên Mặt Trăng

Chiếc phi cơ Anh làm thay đổi ngành hàng không thế giới

Nhiều nghiên cứu đang chỉ ra rằng trí thông minh nhân tạo có thể bị đánh lừa bằng những cách đơn giản như vậy, khi chúng nhìn thấy những điều mà mắt thường con người không nhận biết được. 

Trong lúc những công nghệ giúp máy tính tự học và nâng cao khả năng nhận biết đang ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong hệ thống giao thông, tài chính và y tế của chúng ta, các nhà khoa học máy tính đang hy vọng sẽ có thể tìm ra cách  ... Tiếp tục bài viết cho tối đa 4000 ký tự khác:
bảo vệ chúng tốt hơn trước những vụ tấn công trước khi những vụ tấn công này xảy ra trên thực tế.

"Mối lo ngại này ngày càng xuất hiện nhiều hơn trong cộng đồng trí thông minh nhân tạo và máy tính học, nhất là khi những thuật toán này đang được sử dụng ngày một nhiều hơn," Daniel Lowd, phó giáo sư về khoa học máy tính và thông tin tại Đại học Oregon, nói. 

"Nếu các thư rác vượt qua được tường lửa hoặc một vài email bị chặn, hậu quả không phải là quá lớn. Thế nhưng nếu bạn phải dựa vào hệ thống nhận biết trong xe tự động lái để biết mình đang đi về đâu và tránh tai nạn, thì lại to chuyện hơn rất nhiều."

Việc máy tính bị hỏng hóc hoặc bị xâm nhập có thể tác động rất lớn đến cách mà những thuật toán máy tính học 'nhìn nhận' thế giới. Khi đó, đối với nó, một con gấu trúc có thể trông giống như một con vượn, hoặc một chiếc xe buýt trường học có thể trông giống như một con đà điểu.

Trong một thử nghiệm, các nhà nghiên cứu từ Pháp và Switzerland đã chỉ ra rằng những sự phá rối như vậy có thể làm cho máy tính lẫn lộn về mặt nhận biết.

Làm sao phát hiện 'tin vịt' dạy cách chữa bệnh

Vì sao khó nhìn vào sự thật?

Chườm đá khi căng cơ 'phản tác dụng'? 

Vì sao lại như vậy? Hãy liên tưởng đến việc những đứa trẻ học cách nhận biết các con số. Chúng sẽ nhìn từng con số và tìm cách ghi nhớ những điểm chung: Số 1 cao và gầy, số 6 và 9 có 1 vòng tròn trong khi số 8 có hai vòng tròn. Một khi đã nhìn thấy đủ các ví dụ, chúng có thể nhanh chóng nhận biết các số mới như 4, 8 hoặc 3 - ngay cả khi những con số này được viết dưới những phong cách khác nhau.

Các thuật toán máy học cũng nhận biết thế giới thông qua một quy trình tương tự. Các nhà khoa học nạp vào máy tính hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ được phân loại cụ thể về những gì họ muốn máy tính nhận biết. Máy tính sau đó lướt qua các dữ liệu được nạp và trong lúc nó phân loại đâu là con số, đâu là không - nó bắt đầu ghi nhớ những đặc điểm của đáp án đúng. Sau đó, nó bắt đầu có khả năng nhìn vào một bức hình và khẳng định rằng 'đây là một số 5' với độ chính xác cao.

Trí...