Современные нейросети уверенно справляются с распознаванием изображений, анализом текстов и прогнозированием событий. Однако их чрезмерная самоуверенность может привести к опасным последствиям. Например, система, обученная различать кошек и собак, способна с полной уверенностью принять фотографию жирафа за собаку. В развлекательных сервисах такие промахи безвредны, но в автопилотах или медицинских системах подобные ошибки могут стоить слишком дорого. Ключевая задача — научить искусственный интеллект определять, когда он сталкивается с неизвестными или необычными данными.
В профессиональной среде это называют задачей обнаружения вне распределенных данных (out-of-distribution, OOD). Она считается одной из самых острых в вопросах безопасности ИИ. Традиционные методы, такие как байесовские подходы, требуют огромных вычислительных ресурсов. Более простые решения, например аппроксимация Лапласа, анализируют форму пространства параметров модели, чтобы оценить степень уверенности в ответах. Однако и у них есть свои ограничения.
Парадокс точности: когда сложность мешает
Группа российских ученых поставила под сомнение устоявшееся мнение о том, что точное измерение кривизны параметров всегда помогает выявлять аномалии. В ходе экспериментов выяснилось: если классы данных легко различимы, например, грузовики и самолеты, то пространство решений становится слишком «острым». В таких случаях стандартные методы ошибочно считают, что модель абсолютно уверена в своих выводах, и перестают замечать новые, незнакомые объекты.
Этот парадокс проявился особенно ярко на простых наборах данных, где классы четко разделены. Вместо того чтобы повысить надежность, сложные вычисления кривизны только усугубили проблему. Исследователи пришли к выводу, что избыточная детализация геометрии решений не только не помогает, но и мешает системе вовремя распознать аномалию.
Радикальное упрощение: новый взгляд на неопределенность
В поисках решения ученые решили отказаться от сложных расчетов и предложили максимально простую модель. Вместо анализа сложной формы пространства параметров они использовали симметричную сферу, описываемую единичной матрицей. Такой подход позволил значительно упростить вычисления и сделать алгоритм более универсальным.
Главное отличие нового метода — возможность автоматически подбирать масштаб этой сферы под конкретную задачу. Это позволило добиться высокой эффективности без потери точности на известных данных. Новый алгоритм получил название ICLA и показал отличные результаты на популярных тестовых наборах, таких как CIFAR-10, CIFAR-100 и ImageNet.
Преимущества и перспективы: где пригодится новая технология
Тестирование подтвердило: ICLA превосходит традиционные методы в обнаружении аномалий, не снижая при этом точность распознавания привычных объектов. Модель сохраняет честность своих предсказаний и не требует значительных вычислительных затрат. Это делает ее особенно привлекательной для внедрения в системы, где важна скорость реакции и надежность — например, в беспилотных автомобилях или медицинских диагностических комплексах.
Инновация заключается в том, что для повышения безопасности ИИ не нужно усложнять модель, а, напротив, стоит сделать ее проще. Такой подход позволяет нейросетям лучше очерчивать границы своих знаний и своевременно сигнализировать о встрече с чем-то новым. Это открывает путь к созданию более надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта.
Если Вы не знали: что такое МФТИ и почему его разработки важны
Московский физико-технический институт (МФТИ) — один из ведущих научно-образовательных центров России, основанный в 1946 году. Университет известен своими сильными школами в области физики, математики, информатики и инженерных наук. Выпускники МФТИ традиционно занимают ключевые позиции в научных институтах, технологических компаниях и стартапах по всему миру. Институт активно участвует в международных исследовательских проектах, а его лаборатории регулярно публикуют работы в престижных научных журналах. МФТИ уделяет особое внимание развитию искусственного интеллекта, робототехники и квантовых технологий. В последние годы университет стал площадкой для крупных конференций и хакатонов, посвящённых новым технологиям. Многие инновационные решения, разработанные в стенах МФТИ, находят применение в промышленности, медицине и транспорте. Институт поддерживает тесные связи с ведущими мировыми университетами и исследовательскими центрами. Благодаря этому МФТИ остаётся одним из главных драйверов технологического прогресса в России и за её пределами. Если вы интересуетесь современными достижениями в области ИИ, разработки МФТИ заслуживают особого внимания.