論文の概要: Can you hear me $\textit{now}$? Sensitive comparisons of human and
machine perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12362v2
- Date: Wed, 3 Aug 2022 01:55:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 04:44:57.898474
- Title: Can you hear me $\textit{now}$? Sensitive comparisons of human and
machine perception
- Title（参考訳）: あなたは$\textit{now}$を聞こえるか?
人間と機械の知覚の敏感な比較
- Authors: Michael A Lepori and Chaz Firestone
- Abstract要約: 我々は、この非対称性が、人間と機械の知覚の重なり合いを誤って推定する比較をいかに引き起こすかを探る。
5つの実験において、人間の心理物理学文献のタスクデザインを適用し、被験者がそのような音声コマンドを自由に書き起こせない場合でも、他の形態の理解を示せることを示す。
我々は、人間と機械の知覚を比較する際に、このような「敏感なテスト」を採用することを推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8580784887142774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of machine-learning systems that process sensory input has brought
with it a rise in comparisons between human and machine perception. But such
comparisons face a challenge: Whereas machine perception of some stimulus can
often be probed through direct and explicit measures, much of human perceptual
knowledge is latent, incomplete, or unavailable for explicit report. Here, we
explore how this asymmetry can cause such comparisons to misestimate the
overlap in human and machine perception. As a case study, we consider human
perception of \textit{adversarial speech} -- synthetic audio commands that are
recognized as valid messages by automated speech-recognition systems but that
human listeners reportedly hear as meaningless noise. In five experiments, we
adapt task designs from the human psychophysics literature to show that even
when subjects cannot freely transcribe such speech commands (the previous
benchmark for human understanding), they often can demonstrate other forms of
understanding, including discriminating adversarial speech from closely matched
non-speech (Experiments 1--2), finishing common phrases begun in adversarial
speech (Experiments 3--4), and solving simple math problems posed in
adversarial speech (Experiment 5) -- even for stimuli previously described as
unintelligible to human listeners. We recommend the adoption of such "sensitive
tests" when comparing human and machine perception, and we discuss the broader
consequences of such approaches for assessing the overlap between systems.
- Abstract（参考訳）: 感覚入力を処理する機械学習システムの台頭により、人間と機械の知覚の比較が増加してきた。
機械による刺激の認識は直接的かつ明示的な測定によって調査されることが多いが、人間の知覚的知識の多くは潜伏しているか不完全か、明示的な報告で利用できない。
本稿では,この非対称性が人間と機械の知覚の重なりを過小評価する原因となる可能性について考察する。
事例研究として,音声自動認識システムによって有効なメッセージとして認識される合成音声コマンドである \textit{adversarial speech} の人間の知覚について検討した。
In five experiments, we adapt task designs from the human psychophysics literature to show that even when subjects cannot freely transcribe such speech commands (the previous benchmark for human understanding), they often can demonstrate other forms of understanding, including discriminating adversarial speech from closely matched non-speech (Experiments 1--2), finishing common phrases begun in adversarial speech (Experiments 3--4), and solving simple math problems posed in adversarial speech (Experiment 5) -- even for stimuli previously described as unintelligible to human listeners.
我々は、人間と機械の知覚を比較する際に、このような「敏感なテスト」を採用することを推奨し、システム間の重複を評価するために、そのようなアプローチの広範な結果について議論する。
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