有趣!谷歌AI认定阿波罗登月“造假“



大家好,我是极智视界,欢迎关注我的公众号,获取我的更多前沿科技分享

邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码和资源下载,链接:https://t.zsxq.com/0aiNxERDq

事情是这样的,在莫斯科前几天举行的 "人工智能世界之旅" 展会上,出现了一个非常有意思的小插曲,俄罗斯总统普京在参展时听取俄储蓄银行数据研究部门领导人尼古拉·格拉西门介绍识别虚假照片和视频的技术。格拉西门提到他使用谷歌 AI 的经验,并在现场对中美登月任务的照片进行对比分析。在分析结果出来后,俄储蓄银行行长格尔曼·格列夫告诉普京:"关于美国照片上的所有物体,谷歌的神经网络几乎都认为是假的"。然后也同时分析了咱们月兔所拍摄的照片,它则没有提出什么特别的问题。普京的表情显得特别有意思,他先摸了摸鼻翼,随后指着美国的照片问道:"所以它认为这是假的?",格列夫说:"是的,没错。这是谷歌的神经网络所提供的结果,并非我们的分析,所以不会存在偏见,虽然很令人吃惊,但事实就是如此",随后格拉西门则补充道:"谷歌的神经网络分析了众多数据,包括光线的明暗对比等等,然后综合出来断定这张照片是合成的“。普京闻言,先是摇了摇头,然后玩味地说道:"非常有意思"。相关视频,大家可以自行去网上检索,很有趣。

其实对于美国登月 "造假",一直以来都是饱受争议的话题。1969 年 7 月 20 日,宇航员尼尔·阿姆斯特朗和爱德华·奥尔德林成功登上了月球表面,这次任务是阿波罗 11 号任务的一部分,也是人类历史上第一次成功登陆月球。然而一直以来,很多人不相信美国登月的真实性。比如马斯克就在前几个月发布推特称 "他们当年使用电脑模拟了登月",并表示 "这很反常,不符合发展规律"。

除了马斯克,其他质疑声也特别多,比如几十年过去了,美国的 "重返月球" 计划受到了很多困难和延误;比如有挺多 "登月照片" 都被人指出存在各种 "造假" 嫌疑;比如 ... 这方面也不多说了,有兴趣的同学可以自行查阅。

从技术角度上来说,使用 AI 来判别图片的真假性,具体到这个任务上,用 AI 来判别图片是否是合成的,应该不算特别复杂、特别有难度的任务。使用 AI 判别别照片是否是合成的,主要是利用了一些到了 CV 图像识别技术,比如人脸识别、物体检测、图像分割等。这些技术的结合可以用于分析析照片中的结构化信息、像素纹理信息、光照信息、物体形状信息、颜色信息等特征,然后与真实数据进行比较分析,以判定异常。如何明显的合成成痕迹、比如人人脸不自然、比如物体不匹配、比如背景不协调、比如光照不自然等,都可以作为判断断照片是不是合成的依据。而这里,也是采用了这种技术来判定登月照片的真假。

而目前,有挺多方法和工具可以用来检测图片的真伪,比如百度大脑的合成图检测,

比如谷歌的 SynthID,

但是,其实考虑到 AI 一直都是一个 "黑箱实验",缺乏足够的科学可解释性,所以对于 AI 给出的判断结果,作为一种谈资、一种判断尚可,要作为客观证据还是不能够的。

那么你觉得事实到底是什么样的呢,欢迎讨论交流。(哈哈,有点不务正业,但确实比较感兴趣)


【极智视界】

《有趣!谷歌AI认定阿波罗登月"造假"》

畅享人工智能的科技魅力,让好玩的AI项目不难玩。邀请您加入我的知识星球,星球内我精心整备了大量好玩的AI项目,皆以工程源码形式开放使用,涵盖人脸、检测、分割、多模态、AIGC、自动驾驶、工业等。一定会对你学习有所帮助,也一定非常好玩,并持续更新更加有趣的项目。https://t.zsxq.com/0aiNxERDq

​​​​​

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/173243.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java的stream流

stream流常用操作,当作笔记,有更好玩的再加! package com.azure.stream;import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors;public class ListCalculate {public stati…

python每日一题——9找到字符串中所有字母异位次

题目 给定两个字符串 s 和 p,找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。 异位词 指由相同字母重排列形成的字符串(包括相同的字符串)。 示例 1: 输入: s “cbaebabacd”, p “abc”…

JSON.stringify,JSON.parse

JSON.stringify(value, replacer, space):这个方法将 JavaScript 对象转化为 JSON 字符串。 value:必需,需要转化为 JSON 字符串的值。replacer:可选,一个函数或者数组,用来过滤或转换对象的属性。space&am…

vue.js如何根据后台返回来的图片url进行图片下载

原创/朱季谦 最近在做一个前端vue.js对接的功能模块时,需要实现一个下载图片的功能,后台返回来的是一串图片url,试了很多种方法,发现点击下载时出来的效果,都是跳到一个新的图片网页,后来经过一番琢磨&…

华为OD机试真题-分月饼-2023年OD统一考试(C卷)

题目描述: 题目描述: 中秋节,公司分月饼,m个员工,买了n个月饼,m<=n,每个员工至少分1个月饼,但可以分多个,单人分到最多月饼的个数是Max1,单人分到第二多月饼个数是Max2,Max1-Max2 <= 3,单人分到第n-1多月饼个数是Max(n-1),单人分到第n多月饼个数是Max(n),M…

23款奔驰E300L升级23P驾驶辅助 智驾出行 缓解开车疲劳

辅助驾驶越来越多的被大家所青睐&#xff01;为了提升驾驶安全性和舒适便捷性奔驰改装原厂半自动驾驶23P辅助系统 23P智能辅助驾驶系统还是很有必要的&#xff0c;因为在跑高速的时候可以使用23P智能驾驶的自动保持车速&#xff0c;保持车距&#xff0c;车道自动居中行驶以及自…

SELinux零知识学习三十三、SELinux策略语言之角色和用户(4)

接前一篇文章:SELinux零知识学习三十二、SELinux策略语言之角色和用户(3) 三、SELinux策略语言之类型强制 SELinux提供了一种依赖于类型强制(类型增强,TE)的基于角色的访问控制(Role-Based Access Control),角色用于组域类型和限制域类型与用户之间的关系,SELinux中…

每日一练 | 华为认证真题练习Day21

Day21 华为认证中级考试真题 1、VXLAN本身与SDN技术没有关系。 A.正确 B.错误 2、对Agile Controller的准入控制技术的应用场景的描述&#xff0c;错误的是 A.MAC认证中&#xff0c;用户终端以MAC地址作为身份凭据认证服务器上进行认证。MAC地址认证主要用于IP电话、打印机…

CountDownLatch实战应用——批量数据多线程协调异步处理(子线程执行事务回滚)

&#x1f60a; 作者&#xff1a; 一恍过去 &#x1f496; 主页&#xff1a; https://blog.csdn.net/zhuocailing3390 &#x1f38a; 社区&#xff1a; Java技术栈交流 &#x1f389; 主题&#xff1a; CountDownLatch实战应用——批量数据多线程协调异步处理(子线程执行事务…

【UnLua】在 Lua 中定义 UE 反射类型

【UnLua】在 Lua 中定义 UE 反射类型 用法 启动编辑器时遍历 Defines 目录下 lua 脚本来加载 UE 反射类型&#xff08;开个临时的 Lua VM 即可&#xff09;直接像 -- define a uenum in lua UEnum.EEnumGuestSomethingElse {Value1 1;Value2 2; }-- use it like a native …

NX二次开发UF_CURVE_ask_ocf_data 函数介绍

文章作者&#xff1a;里海 来源网站&#xff1a;https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan UF_CURVE_ask_ocf_data Defined in: uf_curve.h int UF_CURVE_ask_ocf_data(tag_t feature, UF_CURVE_ocf_data_p_t * offset_data ) overview 概述 Returns the offset data for …

Halcon Solution Guide I basics(4.1): Blob Analysis 自主练习

文章目录 文章专栏前言自主练习题目输出电路板焊点个数解决方案:正确率&#xff1a;90 文章专栏 我的Halcon开发 CSDN 专栏 Halcon学习 练习项目gitee仓库 CSDN Major 博主Halcon文章推荐 随笔分类 - Halcon入门学习教程 前言 为了更加熟练的掌握Halcon的练习&#xff0c;我之…

基于SSM实现的叮当书城

一、系统架构 前端&#xff1a;jsp | jquery | layui 后端&#xff1a;spring | springmvc | mybatis 环境&#xff1a;jdk1.7以上 | mysql | maven 二、代码与数据库 三、功能介绍 01. 系统首页 02. 商品分类 03. 热销 04. 新品 05. 注册 06. 登录 07. 购物车 08. 后台-首页 …

Linux:centOS常用命令

CentOS是一种基于Red Hat Enterprise Linux&#xff08;RHEL&#xff09;的开源操作系统&#xff0c;因此与其他基于Linux的系统共享很多相似的命令。以下是一些在CentOS上常用的命令 件和目录操作: ls: 列出目录内容。cd: 切换目录。pwd: 显示当前工作目录。mkdir: 创建目录…

Grafana采用Nginx反向代理

一、场景介绍 在常规操作中&#xff0c;一般情况下不会放开许多端口给外部访问&#xff0c;特别是直接 ip:port 的方式开放访问。但是 Grafana 的请求方式在默认情况下是没有任何规律可寻的。 为了满足业务需求&#xff08;后续通过 Nginx 统一一个接口暴露 N 个服务&#xf…

解决Vue编程式导航路由跳转不显示目标路径问题

我们配置一个编程式导航的路由跳转&#xff0c;跳转到 /search 页面&#xff0c;并且携带categoryName和categoryId两个query参数。 this.$router.push({path: "/search",query: {categoryName: dataset.categoryname,categoryId: dataset.categoryid} }) 如果我们…

霍夫丁不等式(Hoeffding‘s inequality)

参考资料&#xff1a;Hoeffdings inequality | encyclopedia article by TheFreeDictionary 霍夫丁不等式&#xff08;Hoeffdings inequality&#xff09;描述了随机变量的和、与和的期望之差的上限&#xff1b;或者表述为&#xff1a;随机变量的均值、与均值的期望之差的上限。…

2017年五一杯数学建模B题自媒体时代的消息传播问题解题全过程文档及程序

2017年五一杯数学建模 B题 自媒体时代的消息传播问题 原题再现 电视剧《人民的名义》中人物侯亮平说&#xff1a;“现在是自媒体时代&#xff0c;任何突发性事件几分钟就传播到全世界。”相对于传统媒体&#xff0c;以互联网技术为基础的自媒体以其信息传播的即时性、交往方式…

LeetCode198.打家劫舍

打家劫舍和背包问题一样是一道非常经典的动态规划问题&#xff0c;只要做过几道动态规划的题&#xff0c;这道题简直就非常容易做出来。我应该花了10来分钟左右就写出来了&#xff0c;动态规划问题最重要的就是建立状态转移方程&#xff0c;就是说如何从上一个状态转移到下一个…

【开源】基于Vue+SpringBoot的独居老人物资配送系统

项目编号&#xff1a; S 045 &#xff0c;文末获取源码。 \color{red}{项目编号&#xff1a;S045&#xff0c;文末获取源码。} 项目编号&#xff1a;S045&#xff0c;文末获取源码。 目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块三、系统展示四、核心代码4.1 查询社区4…