随着DNN（深度神经网络）的发展，DNN在图像分类任务上的表现足以达到人类的水平。那么DNN对于一张图片的理解和人类是一样的吗？最近的一项研究表明，DNN和人类在对于图片的理解方面有所不同，研究人员可以通过对图片进行一些肉眼无法察觉的改变（比如改变一些像素点的值），就可以让DNN分类器将图片分类为不相关的类别。这对于一些应用来讲问题非常大，比如对于安全性要求较高的图像识别领域（自动驾驶、人脸识别等）。本文对于此类问题，进行了研究，结果表明：可以很容易生成一些对于人类无法识别的图片，但是最好的DNN分类器却可以将其以非常高的置信度将其分类为一个特定类别。

这篇论文由Openai研究人员在2017年发布于arXiv上。论文改进了进化算法在强化学习中的应用，论文提出的方法极大地降低了不同进程间的通信量，让进化算法可以大规模并行。