ＡＩの画像認識率が既に人類を超えてる件

https://arxiv.org/pdf/1409.0575.pdf

こちらの論文で、ILSVRCのデータセットを用いた人類の画像分類エラー率は5.1パーセントと報告されています。

—引用開始

For this analysis we use a random sample of 1500 ILSVRC2012-2014 image classification test set images. The GoogLeNet classification error on this sample was estimated to be 6.8% (recall that the error on full test set of 100,000 images is 6.7%, as shown in Table 7). The human error was estimated to be 5.1%.

—引用おわり

これに対して、ILSVRC2015の優勝チームMSRA(Microsoft Reserch Asia)の画像認識エンジンの分類エラー率は3.567パーセントに到達しています。

※ILSVRC2015結果

http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/results

マイクロソフトの研究チームの論文も２０１５年に人類の認識率を超えたことをリポートしています。

https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/He_Delving_Deep_into_ICCV_2015_paper.pdf

はい、２０１５年というのはＡＩ技術の進展において画期的な年だったんですね。ディープラーニングの改良により、画像認識率で人類を凌駕した記念すべき年です。かつて、ハンスモラベックが、「コンピューターは赤ちゃんでもできるような動作や認識が苦手である」というモラベックのパラドクスを提出しましたが、その半分である「認識」の部分でパラドクスが解決されてしまったのです。

※参考記事

ニューラルネットワーク、ディープラーニング