现代科学技术最引人注意的转型之一是机器视觉的迅猛发展。在短短两年间，新一代的深度学习技术性早就变化了电子计算机对图像的鉴别方法。如今，设备在面部识别和物件识别层面已摆脱了人们而且改变了很多的根据视觉效果的每日任务，例如司机、安全防范这些。机器视觉如今已具有超人的能力。

　　但据麻省理工《技术评论》报道，来源于Google和OpenAI研究所的研究人员找到机器视觉算法的一个缺点：机器视觉不容易被一些历经修改的图像阻拦，而人们能够很更非常容易地寻找这种图像的修改之处。　　研究人员觉得：一事例是对面部图像打上十分细微的标识，人们依然能够恰当地识别出有图像中角色的真实身份，但深度学习系统软件不容易把她们识别成别人。研究人员答复展开了系统软件的研究，表明了机器视觉系统软件的缺点。

研究精英团队一开始用以了ImageNet，该数据库查询的图像依据其说明的內容被归类；研究人员最先用以该数据库查询的一部分图像来训炼一个设备算法，随后用另一部分图像来评定算法否能不错地展开归类。研究精英团队用三种各有不同的方法修改了五万张来源于ImageNet的照片，进而创设了一个比照图像数据库查询。第一种算法对图像展开了较小的变化进而利润最大化此项交叉熵，第二种算法是将这一全过程递归来更进一步地变化某张图像，第三项算法变化了某张图像进而能操控机器视觉系统软件，并让其经常会出现某类特殊的归类不正确。

研究精英团队检测Google的Inception v3算法可否恰当地对这种图像展开归类，結果寻找前二种算法大幅度地降低了精准度，可是第三种算法将全部图像的精准度扩大至零。　　此项研究表明了机器视觉的阿喀琉斯之踵，将来也有许多 有一点研究的內容。

研究人员期待为其他类型的视觉识别系统产品研发比较图像，进而使这种系统软件更为高效率。

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