许多科学家创建了所谓的“对抗”样本，以揭示一些图像识别软件的漏洞。目前，还没有一种快速且有效的方法能够修复这些图像识别系统。

在日本九州大学的一项研究中，Su Jiawei和他的团队对大量图片进行了细微调整，然后利用广泛使用的AI图像识别系统进行分析。这些系统主要基于深度神经网络，通常通过分析大量不同的图像样本来学习，从而实现准确识别物体的功能。

然而，研究发现，即使只是改变一个像素点，AI识别系统也会在74%的测试图片上出现误判。有些错误比较接近，例如将小猫误认为小狗，但有些错误却非常离谱，比如将隐形轰炸机误认为小狗……

这些日本研究人员开发了多种基于像素点的攻击方式，并发现所有最先进的图像识别系统都无法幸免于错误。Su Jiawei表示，目前没有哪一种算法或网络表现得更加稳定。

随着越来越多的识别系统采用神经网络，人们可以利用“对抗”样本攻击这些所谓的“智能”系统，这一点令人担忧。Facebook、亚马逊、谷歌等公司已经开始着手研究解决方案，这显然已经成为一个普遍存在的问题，而非个别情况。尽管已经提出了许多技术手段，但似乎还没有找到有效的解决办法。

Su Jiawei推测，“对抗”样本利用了神经网络在学习过程中的一些缺陷。就像大脑中的神经细胞一样，神经网络通过在多个节点之间建立连接来进行工作。通过不断分析，神经网络会做出许多决定来判断它所看到的内容，每个决定都会让它更接近正确的答案。但是，“对抗”样本位于这些决定之间的“边界”上，使得神经网络很容易做出错误的判断。通过细微的调整，“对抗”样本会使神经网络选择“边界”的另一侧，并最终对图像进行错误分类。

有一种看似有前景的方法是将“对抗”样本应用于早期的训练阶段，让神经网络能够识别它们，但这并不能完全解决所有问题。

此前，有一些算法已经能够对自然景观进行分类，并评估其“美观”程度。例如，林间小道、广阔的大海、青山绿水等往往得分较高，而道路、废墟、工厂等地则得分较低。这个系统对城市规划者决策的帮助很大，也许还能帮助我们更好地保护环境。

随着图像识别系统逐渐渗透到生活的各个领域，我们希望AI图像识别系统的问题能够尽快得到解决，并更好地服务于我们的社会。