vimarsana.com


 E-Mail
In a perfect world, what you see is what you get. If this were the case, the job of artificial intelligence systems would be refreshingly straightforward.
Take collision avoidance systems in self-driving cars. If visual input to on-board cameras could be trusted entirely, an AI system could directly map that input to an appropriate action -- steer right, steer left, or continue straight -- to avoid hitting a pedestrian that its cameras see in the road.
But what if there's a glitch in the cameras that slightly shifts an image by a few pixels? If the car blindly trusted so-called "adversarial inputs," it might take unnecessary and potentially dangerous action.

Related Keywords

Michael Everett ,Ford Motor Company ,Department Of Aeronautics ,Transactions On Neural Networks ,Certified Adversarial Robustness ,Deep Reinforcement ,Neural Networks ,Astro Professor Jonathan ,Mathematics Statistics ,Algorithms Models ,Technology Engineering Computer Science ,Computer Science ,Multimedia Networking Interface Design ,Software Engineering ,Theory Design ,Vehicles ,Research Development ,Robotry Artificial Intelligence ,மைக்கேல் எவரெட் ,ஃபோர்ட் மோட்டார் நிறுவனம் ,துறை ஆஃப் வான்செலவுத்துறை ,பரிவர்த்தனைகள் ஆன் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ,ஆழமான வலுவூட்டல் ,நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ,ஆஸ்ட்ரோ ப்ரொஃபெஸர் ஜொனாதன் ,கணிதம் புள்ளிவிவரங்கள் ,தொழில்நுட்பம் பொறியியல் கணினி அறிவியல் ,கணினி அறிவியல் ,மல்டிமீடியா நெட்வொர்க்கிங் இடைமுகம் வடிவமைப்பு ,மென்பொருள் பொறியியல் ,கோட்பாடு வடிவமைப்பு ,வாகனங்கள் ,ஆராய்ச்சி வளர்ச்சி ,

© 2025 Vimarsana

vimarsana.com © 2020. All Rights Reserved.