供稿/驻外采访人员李青
本文来自《知识就是力量》杂志
识别一只猫有多难?对于我们人类来说 , 识别一只猫可以在瞬间完成 , 而对于计算机来说 , 由于它不具备人类大脑高度发达的神经反射系统 , 所以识别一只猫很难 , 这不是计算机有了高速运算的能力就可以做得到的 。 谷歌公司为了在1000万个视频中找到猫的视频 , 用了1.6万台计算机 , 花了3天时间 。 他们把这些计算机连接起来 , 构成了一个庞大的计算机神经网络 , 并与互联网相连 , 让这个神经网络自己学习如何识别猫 。 这就是人工智能领域新一代的机器学习(machine learning)形式——深度学习(deep learning) 。 换句话说 , 就是让计算机像人脑一样去学习和思考 。
趴在计算机键盘上的猫(图片来源/Shutterstock)
当谷歌公司最初设计地图系统的时候 , 完全依赖人工来确认街拍的每一个地址 。 因为工作量巨大 , 后来搭建了能够深度学习的人工智能系统——Google Brain 。 现在 , 用这个工具处理法国所有街道的地址数据 , 用时不到一个小时 。 而谷歌公司研发的自动驾驶汽车 , 还有它的广告业务 , 都从这个智能系统中获得了很大的好处 。
和传统的机器学习不同 , 深度学习是把计算机科学和人类的神经学结合起来 , 让计算机自主学习 。 比如 , 不是由人告诉计算机这是一只猫 , 然后让它来进行识别和印证 。 而是给计算机提供大量的图片数据 , 让它自己学习和分析 , 然后自主形成“猫”的概念 , 就像人类大脑的视觉皮层那样反应 。 有了具备深度学习能力的人工智能系统 , 以后驾车出行时 , 汽车就能主动提醒你周围的路况 , 还能应用于语音和脸部识别、医疗诊断等领域 。
2016年新年伊始 , 脸书(Facebook)创始人马克·艾略特·扎克伯格就宣布要研发一台智能机器来控制自家住宅的各项功能 , 并且帮助他工作 , 类似于一个无形的管家 , 并把它与《钢铁侠》(Iron Man)电影中的智能电脑贾维斯(Jarvis)相提并论 。 由此可见 , 脸书也要跻身深度学习机器人的领域了 。
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