In un'innovativa ricerca che connette i campi della fisica quantistica e dell'informatica, il Dr. Jun-Jie Zhang e il Prof. Deyu Meng hanno indagato le vulnerabilità delle reti neurali alla luce del principio di indeterminazione della fisica.
Il loro studio, pubblicato nella National Science Review, confronta la sensibilità delle reti neurali agli attacchi mirati con le limitazioni imposte dal principio di indeterminazione, una teoria consolidata nella fisica quantistica che evidenzia le difficoltà nella misurazione simultanea di certe coppie di proprietà.
L'analisi quantum-inspired condotta dai ricercatori suggerisce che gli attacchi avversari sfruttano il compromesso tra la precisione delle caratteristiche di input e i loro gradienti calcolati. Dr. Zhang, esperto in fisica matematica, spiega: "Considerando l'architettura delle reti neurali profonde, che coinvolgono una funzione di perdita per l'apprendimento, possiamo sempre definire una variabile coniugata per gli input determinando il gradiente della funzione di perdita rispetto a questi input".
Questa ricerca spera di innescare una rivalutazione della presunta solidità delle reti neurali e incoraggiare una comprensione più profonda delle loro limitazioni attraverso l'osservazione del compromesso tra l'accuratezza del modello e la sua resilienza a seguito degli attacchi avversari.
Le scoperte indicano che, similmente ai sistemi quantistici in un contesto matematico, le reti neurali lottano per risolvere precisamente entrambe le variabili coniugate — il gradiente della funzione di perdita e la caratteristica di input — contemporaneamente, rivelando una vulnerabilità intrinseca. Questa intuizione è fondamentale per lo sviluppo di nuove misure protettive contro minacce sofisticate.
Il Prof. Meng, esperto in apprendimento automatico e autore corrispondente dell'articolo, sottolinea: "L'importanza di questa ricerca è di vasta portata. Man mano che le reti neurali assumono un ruolo sempre più critico nei sistemi essenziali, diventa imperativo comprendere e rafforzare la loro sicurezza. Questa ricerca interdisciplinare offre una nuova prospettiva per svelare questi sistemi 'scatola nera' complessi, potenzialmente informando la progettazione di modelli di IA più sicuri e interpretabili".
