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谷歌人工智能领域再增高度 开发模拟人脑软件

2012-10-08 11:43
原创

谷歌人工智能领域再增高度开发模拟人脑软件

该项虚拟大脑技术最初用识别“猫”脸的方式进行训练

  北京时间10月8日消息,据国外科技网站报道,今年夏天,谷歌在人工智能领域(AI)又达到了一个新的高度,他们开发出了一款模拟人脑的软件,这个软件具备自我学习功能。据悉谷歌将有望在多个领域使用这一新技术,而语音识别很可能将最先获益。

  虚拟大脑工作方式解析

  据悉,谷歌的“虚拟大脑”是,模拟脑细胞相互交流、影响设计的。可以通过看YouTube视频学习识别猫、人以及其他事物。当有数据被送达这个神经网络的时候,不同神经元之间的关系就会发生改变。而这也使得神经网络能够得到对某些特定数据的反应机制——而据报道,这个网络现在已经学到了一些东西。

  “神经网络”在机器学习(Machine Learning)领域已经应用数十年——并已广泛应用于包括国际象棋人脸识别在内的软件中。而谷歌的工程师们已经在这一领域更进一步,建立不需要人类协助,就能自学的神经网络。这中自学能力,也使得谷歌的神经网络可以应用于商业,而非仅仅作为研究示范使用。

  谷歌的神经网络,可以自己决定关注数据的哪部分特征,注意哪些模式,而并不需要人类决策——颜色、特殊形状等对于识别对象来说十分重要。

  可提升语音识别能力并提升图像搜索

  目前,通过应用这个神经网络,谷歌的软件已经能够更准确的识别讲话内容,而语音识别技术对于谷歌自己的智能手机操作系统Android来说已经变的非常重要,而同样这一技术也可以用于谷歌为苹果iPhone开发的应用程序。

  谷歌语音识别部门负责人文森特(Vincent Vanhoucke)表示,“通过使用我们最新的神经网络,以前识别错误的情况,20%至25%已经得到改善,也就是说,这些提升能够让更多的用户拥有完美的、没有错误的使用体验。”尽管目前,谷歌的神经网络仅能应用于美式英语,但是文森特表示,将这一技术应用于其他的口音、语言是完全可能的。

  而随着时间的推移,谷歌的其他产品也能随之受益。例如谷歌的图像搜索工具,可以做到更好的理解一幅图片,而不需要依赖文字描述。而谷歌自动驾驶汽车、谷歌眼镜也能通过使用这一软件而的到提升,因为他们可以更好的感知真实世界中的数据。


  今年6月,谷歌的工程师曾经公布了一个令人激动研究的结果,他们使用了1000台计算机、16000个处理器10天昼夜不停地运转,通过模拟大脑细胞,在Youtube的视频中捕获了1000万张图片。谷歌研究部门工程师杰夫·迪恩(Jeff Dean)表示,“大多数人都在一台单一的机器上运行他们的模型,但是我们想要尝试非常大的神经网络。如果你能够让模型以及训练集数量扩大,那么你就能更细地区分图像,从而可以识别更复杂的特征。”

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