對于我們?nèi)祟悂碚f,識別一只貓可以在瞬間完成,而對于計(jì)算機(jī)來說,由于它不具備人類大腦高度發(fā)達(dá)的神經(jīng)反射系統(tǒng),所以識別一只貓很難,這不是計(jì)算機(jī)有了高速運(yùn)算的能力就可以做得到的。谷歌公司為了在1000萬個視頻中找到貓的視頻,用了1.6萬臺計(jì)算機(jī),花了3天時間。他們把這些計(jì)算機(jī)連接起來,構(gòu)成了一個龐大的計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并與互聯(lián)網(wǎng)相連,讓這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己學(xué)習(xí)如何識別貓。這就是人工智能領(lǐng)域新一代的機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)形式——深度學(xué)習(xí)(deep learning)。換句話說,就是讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣去學(xué)習(xí)和思考。
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當(dāng)谷歌公司最初設(shè)計(jì)地圖系統(tǒng)的時候,完全依賴人工來確認(rèn)街拍的每一個地址。因?yàn)楣ぷ髁烤薮?,后來搭建了能夠深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)——Google Brain?,F(xiàn)在,用這個工具處理法國所有街道的地址數(shù)據(jù),用時不到一個小時。而谷歌公司研發(fā)的自動駕駛汽車,還有它的廣告業(yè)務(wù),都從這個智能系統(tǒng)中獲得了很大的好處。
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和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不同,深度學(xué)習(xí)是把計(jì)算機(jī)科學(xué)和人類的神經(jīng)學(xué)結(jié)合起來,讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)。比如,不是由人告訴計(jì)算機(jī)這是一只貓,然后讓它來進(jìn)行識別和印證。而是給計(jì)算機(jī)提供大量的圖片數(shù)據(jù),讓它自己學(xué)習(xí)和分析,然后自主形成“貓”的概念,就像人類大腦的視覺皮層那樣反應(yīng)。有了具備深度學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng),以后駕車出行時,汽車就能主動提醒你周圍的路況,還能應(yīng)用于語音和臉部識別、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。
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2016年新年伊始,臉書(Face book)創(chuàng)始人馬克·艾略特·扎克伯格就宣布要研發(fā)一臺智能機(jī)器來控制自家住宅的各項(xiàng)功能,并且?guī)椭ぷ?,類似于一個無形的管家,并把它與《鋼鐵俠》(Iron Man)電影中的智能電腦賈維斯(Jarvis)相提并論。由此可見,臉書也要躋身深度學(xué)習(xí)機(jī)器人的領(lǐng)域了。
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