鲁棒对抗输入

这篇文章强调了神经网络鲁棒性的一个重大挑战，特别是在自动驾驶汽车的背景下。 OpenAI 的研究表明，即使考虑到多个视角和尺度，对抗性攻击仍然有效，这与之前的说法相矛盾。 这表明当前人工智能系统中的安全措施可能容易受到恶意操纵。

• •OpenAI 开发了可以欺骗神经网络分类器的对抗性输入。
• •即使从多个尺度和视角观看，这些输入也是有效的。
• •这挑战了自动驾驶汽车本质上抵抗对抗性攻击的假设。
• •这项研究突出了人工智能安全措施中的潜在漏洞。