本文摘要：人工智能测试领域刚曝出了第一起作弊丑闻。

人工智能测试领域刚曝出了第一起作弊丑闻。上月，中国搜索引擎公司百度宣告其图片辨识软件在精确度标准化测试中领先于谷歌。但本周二，该公司允诺是通过违背测试规则构建的这一成绩。　　负责管理确保该测试的学术专家回应，这造成百度之前的声明毫无意义。

作为该项目的负责人，百度研究员RenWu早已公开发表致歉，并回应该公司正在评估结果。百度也对该软件的技术论文展开了修改。　　目前并不确切此举是个人行为还是整个团队所为，但一家享有数十亿美元收益的科技公司为什么要在这样一次测试中作弊呢？　　百度、谷歌、Facebook等大型科技公司最近几年都投放巨资重新组建研发团队，专门研究深度自学技术，他们研发的机器学习软件早已在语音和图像识别领域构建了重大进展。这些公司都在不遗余力地聘用这个小领域的顶尖专家，常常不会互相挖角。

虽然学术界目前的人工智能标准测试数量不多，但却可以协助这些研究团队与其他团队的成就展开对比，并向公众进行宣传。　　百度通过作弊取得了不公平的优势。

要展开ImageNetChallenge测试，首先必须用150万张标准图片对其展开训练，然后将代码递交给ImageNetChallenge服务器，针对这些软件之前没见过的10万张检验图片展开测试。　　按照规定，每周不能对代码展开两次测试，因为最后的结果包括概率因素。

　　百度否认，该公司用于多个电子邮件帐号在短短6个月的测试期内对其代码进行了约200次测试多达规定测试数量的4倍。　　艾伦人工智能学院CEO回应，百度此举相等于出售了多张彩票。

如果你一周出售2张彩票，你大约有一个中奖概率。但如果你一周卖200张彩票，概率就不会减少。他说道。

这样一来，用略有不同的代码进行多次测试，之后可协助研究团队针对一组独有的检验图片展开优化。　　在这种测试中，较小的优势也不会产生极大的有所不同。百度曾多次回应，该公司的错误率仅有为4.58%，打败了谷歌3月的4.82%。

但一些专家认为，这么小的领先差距在这项测试中显得更加没意义。但百度和其他公司仍在希望撒谎自己的结果，甚至不择手段违背规则，不足以指出在机器学习领域取得领先优势对他们而言的确意义非凡。

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