百度人工智能测试被鉴定为作弊：禁考一年

今年5月中旬，百度声称，公司在ImageNet图像识别测试中将错误率降低至创纪录的4.58%。微软、谷歌软件在最新测试中的错误率分别为4.94%、4.8%。通过练习，人类能够达到的错误率大约为5%。 

不过在周二，负责此次测试的计算机科学家表示，百度在测试过程中作弊，测试的频率远超规定次数。ImageNet允许参赛方每周提交两组测试结果。然而，ImageNet组织方周二在博客上称，百度在3月份的5天内提交了逾40次测试结果。ImageNet称，百度设立了30个账号，在6个月内提交了 大约200次测试结果。 

ImageNet的测试基于一个拥有大约100万张图片的数据库，这些图片被分为了大约1000个不同类别。研究人员一般使用数据库中的一部分来调试他们的图像识别软件，使用其它部分进行测试。然而，通过如此多 的测试，百度工程师就可以调整软件，使之适应本该不熟悉的信息，从而建立优势。 

曾在ImageNet测试中获胜的人工智能公司Clarifai CEO马休·泽勒尔(Matthew Zeiler)表示：“这种做法十分糟糕，这正是为什么要将测试数据独立服务器上，并限制访问次数的原因。如果你知道了测试数据，你就会修改你的模型参数，怎么优化都可以。” 

ImageNet组织方已经要求百度停止在明年提交ImageNet测试成绩。 

百度不愿就这一事件回答提问。但是在一份发布在ImageNet网站上的声明中，百度科学家吴韧已就这个他所声称的“错误”致歉。“我们已经在研究报告中添加了一条注释……我们将会继续提供所了解到的更多相关信息，”他写道。该声明并未提供进一步解释。

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