On Computational Entanglement and Its Interpretation in Adversarial Machine Learning

要約

機械学習における敵対的な例は、一見目立たない入力摂動でモデルを欺き、重大な結果をもたらす可能性があるという驚くべき能力により、研究の焦点として浮上しています。
この研究では、敵対的機械学習モデルの包括的な調査に着手し、その本質的な複雑さと解釈可能性に光を当てます。
私たちの調査により、もつれの概念を通じて、機械学習モデルの複雑さとアインシュタインの特殊相対性理論との間の興味深い関連性が明らかになりました。
より具体的には、エンタングルメントを計算的に定義し、離れた特徴サンプルが量子領域のエンタングルメントに似た強い相関を示す可能性があることを実証します。
この発見は、現代の機械学習モデルで観察される敵対的転送可能性の現象を説明する際の従来の視点に疑問を投げかけます。
計算中の時間の膨張と長さの短縮の相対論的効果との類似点を描くことで、敵対的機械学習についてのより深い洞察が得られ、この急速に進化する分野でより堅牢で解釈可能なモデルへの道が開かれます。

要約(オリジナル)

Adversarial examples in machine learning has emerged as a focal point of research due to their remarkable ability to deceive models with seemingly inconspicuous input perturbations, potentially resulting in severe consequences. In this study, we embark on a comprehensive exploration of adversarial machine learning models, shedding light on their intrinsic complexity and interpretability. Our investigation reveals intriguing links between machine learning model complexity and Einstein’s theory of special relativity, through the concept of entanglement. More specific, we define entanglement computationally and demonstrate that distant feature samples can exhibit strong correlations, akin to entanglement in quantum realm. This revelation challenges conventional perspectives in describing the phenomenon of adversarial transferability observed in contemporary machine learning models. By drawing parallels with the relativistic effects of time dilation and length contraction during computation, we gain deeper insights into adversarial machine learning, paving the way for more robust and interpretable models in this rapidly evolving field.

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