{"id":15964,"date":"2019-05-24T08:36:17","date_gmt":"2019-05-24T14:36:17","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=15964"},"modified":"2019-05-24T08:36:17","modified_gmt":"2019-05-24T14:36:17","slug":"claves-para-que-la-ia-no-se-deje-enganar-con-patrones-falsos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/robt\/claves-para-que-la-ia-no-se-deje-enganar-con-patrones-falsos\/","title":{"rendered":"Claves para que la IA no se deje enga\u00f1ar con patrones falsos"},"content":{"rendered":"
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Resulta incre\u00edblemente f\u00e1cil manipular a una inteligencia artificial para que clasifique im\u00e1genes de forma incorrecta. Para evitarlo, un equipo propone entrenar al sistema para que solo tenga en cuenta los patrones reales que de verdad est\u00e1n vinculados a las im\u00e1genes. Sin embargo, no funciona al 100 %<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Hemos escrito anteriormente sobre el concepto de los ejemplos antag\u00f3nicos, una especie de peque\u00f1os cambios que, cuando se incorporan a un modelo de aprendizaje profundo, producen una mala reacci\u00f3n. El mes pasado, publicamos una cr\u00f3nica de la\u00a0<\/span>charla de la profesora de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Dawn Song\u00a0<\/span>en la que cont\u00f3 c\u00f3mo hab\u00eda usado unas simples pegatinas para enga\u00f1ar a un coche aut\u00f3nomo para que creyera que una se\u00f1al de alto en realidad era un l\u00edmite de velocidad de 50 kil\u00f3metros por hora. Tambi\u00e9n explic\u00f3 que logr\u00f3 usar mensajes espec\u00edficos para que un modelo basado en texto revelara datos confidenciales, como los n\u00fameros de las tarjetas de cr\u00e9dito.<\/p>\n

A medida que los sistemas de aprendizaje profundo han ido penetrando en nuestras vidas, los investigadores han empezado a alertar de que los ejemplos antag\u00f3nicos pueden afectar a desde simples\u00a0<\/span>clasificadores de im\u00e1genes\u00a0<\/span>hasta a\u00a0<\/span>los sistemas de diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer,\u00a0<\/span>con consecuencias desde benignas hasta mortales<\/strong>. Pero a pesar del peligro, los ejemplos antag\u00f3nicos no se han estudiado demasiado. As\u00ed que algunos investigadores han empezado a pensar en c\u00f3mo resolver el problema, si es que se puede.<\/p>\n

Un nuevo estudio del MIT (EE. UU.) apunta un posible camino que podr\u00eda superar este desaf\u00edo. Nos permitir\u00eda crear\u00a0<\/span>modelos de aprendizaje profundo bastante m\u00e1s resistentes y mucho m\u00e1s dif\u00edciles de manipular<\/strong>. Pero para entender c\u00f3mo funciona, primero repasaremos los conceptos b\u00e1sicos de los ejemplos antag\u00f3nicos.<\/p>\n

Como ya hemos se\u00f1alado muchas veces, el poder del aprendizaje profundo proviene de\u00a0<\/span>su excelente capacidad de reconocer patrones en los datos<\/strong>. Si en una red neuronal se introducen decenas de miles de fotos de animales etiquetados, aprender\u00e1 qu\u00e9 patrones se asocian a un panda y cu\u00e1les a un mono. Luego podr\u00e1 usar esos patrones para identificar nuevas im\u00e1genes de animales que nunca antes hab\u00eda visto.<\/p>\n

Pero los modelos de aprendizaje profundo tambi\u00e9n resultan muy sensibles. Dado que un sistema de reconocimiento de im\u00e1genes se basa \u00fanicamente en los patrones de los p\u00edxeles en lugar de en una comprensi\u00f3n conceptual m\u00e1s profunda de lo que ve,\u00a0<\/span>es f\u00e1cil enga\u00f1ar al sistema para que vea algo completamente diferente<\/strong>. Basta con alterar los patrones de forma correcta. Un ejemplo cl\u00e1sico ser\u00eda a\u00f1adir un poco de ruido a la imagen de un panda, lo que provocar\u00e1 que un sistema lo confunda con un gib\u00f3n con casi un 100 % de confianza. El ruido, en este caso, representa un ataque antag\u00f3nico.<\/p>\n

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Aunque hace algunos a\u00f1os desde que los investigadores son conscientes del problema, especialmente en los sistemas de visi\u00f3n artificial, hasta ahora no han sido capaces de eliminar esas vulnerabilidades. De hecho, un trabajo presentado la semana pasada en una de las principales conferencias de investigaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA), la ICLR, plante\u00f3 la cuesti\u00f3n de si\u00a0<\/span>los ataques antag\u00f3nicos eran inevitables. Parece que no importa cu\u00e1ntas im\u00e1genes de pandas se introduzcan a un clasificador de im\u00e1genes,\u00a0<\/span>siempre habr\u00e1 alg\u00fan tipo de interferencia dise\u00f1ada para atacar al sistema.<\/strong><\/p>\n

Pero el nuevo estudio del MIT demuestra que este punto de vista era err\u00f3neo. En lugar de pensar en maneras de acumular m\u00e1s y mejores datos de entrenamiento para alimentar nuestro sistema,\u00a0<\/span>deber\u00edamos replantearnos la forma en la que los entrenamos<\/strong>.<\/p>\n

Para demostrarlo, el equipo identific\u00f3 una caracter\u00edstica bastante interesante de los ejemplos antag\u00f3nicos que ayuda a comprender por qu\u00e9 son tan efectivos. El ruido aparentemente aleatorio o las pegatinas que provocan errores de clasificaci\u00f3n, en realidad,\u00a0<\/span>explotan patrones min\u00fasculos muy precisos que el sistema de im\u00e1genes ha aprendido a asociar<\/strong>\u00a0<\/span>directamente con algunos objetos espec\u00edficos. En otras palabras, si la m\u00e1quina ve un gib\u00f3n donde nosotros vemos un panda, en realidad no est\u00e1 funcionando de forma incorrecta. Lo que ella ve es un patr\u00f3n de p\u00edxeles, imperceptible para los humanos, que se produjo durante el entrenamiento con mucha m\u00e1s frecuencia en las fotos de gib\u00f3n que en las fotos de panda.<\/p>\n

Para explicarlo mejor, los investigadores crearon un conjunto de datos\u00a0<\/span>con im\u00e1genes de perros a los que cambiaron peque\u00f1os detalles<\/strong>\u00a0<\/span>para que un clasificador de im\u00e1genes est\u00e1ndar los confundiera con gatos. Luego etiquetaron err\u00f3neamente las im\u00e1genes como gatos y las usaron para entrenar a otra red neuronal desde cero. Despu\u00e9s del entrenamiento, mostraron las im\u00e1genes reales de los gatos a la red neuronal que las identific\u00f3 correctamente como gatos.<\/p>\n

Este resultado revela que en cada conjunto de datos, exist\u00edan dos tipos de correlaciones: los patrones que\u00a0<\/span>realmente<\/em>\u00a0<\/span>se correlacionan con el significado de los datos, como los bigotes de un gato o las manchas en el pelo de un panda; y por otro lado,\u00a0<\/span>los patrones que aparecen dentro de los datos de entrenamiento que no se replican en otros contextos<\/strong>. Estas \u00faltimas correlaciones “enga\u00f1osas” son las que se usan en los ataques antag\u00f3nicos. En la imagen anterior, por ejemplo, el ataque aprovecha un patr\u00f3n de p\u00edxeles correlacionado falsamente con gibones al esconder esos p\u00edxeles imperceptibles dentro de la imagen del panda. El sistema de reconocimiento, entrenado para reconocer el patr\u00f3n enga\u00f1oso, lo retoma y asume que est\u00e1 viendo a un gib\u00f3n.<\/p>\n

Esto indica que, si queremos eliminar el riesgo de ataques antag\u00f3nicos,\u00a0<\/span>debemos cambiar la forma en la que entrenamos a nuestros modelos<\/strong>. Actualmente, dejamos que la red neuronal elija las correlaciones que quiera para identificar objetos en una imagen. El resultado es que no tenemos control sobre las correlaciones que encuentra ni sobre si son reales o enga\u00f1osas. Pero si entrenamos a nuestros modelos para recordar solo los patrones reales, aquellos verdaderamente vinculados con el significado de los p\u00edxeles, te\u00f3ricamente ser\u00eda posible crear sistemas de aprendizaje profundo que no se pudieran manipular de esta manera con fines perjudiciales.<\/p>\n

De hecho, cuando los investigadores probaron esta idea utilizando solo correlaciones reales para entrenar a su modelo, mitigaron su vulnerabilidad, pues s\u00f3lo lograron manipularlo la mitad de las veces. Por el contrario,\u00a0<\/span>un modelo entrenado en ambas correlaciones, la real y la falsa, podr\u00eda manipularse el 95 % del tiempo<\/strong>. Dicho de otra manera, parece que los ejemplos antag\u00f3nicos no son inevitables. Pero hace falta m\u00e1s trabajo para eliminarlos por completo.<\/p>\n

Fuente: MIT Technology Review<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Resulta incre\u00edblemente f\u00e1cil manipular a una inteligencia artificial para que clasifique im\u00e1genes de forma incorrecta. Para evitarlo, un equipo propone entrenar al sistema para que solo tenga en cuenta los patrones reales que de verdad est\u00e1n vinculados a las im\u00e1genes. 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