該項虛擬大腦技術(shù)最初用識別“貓”臉的方式進行訓(xùn)練

鳳凰科技訊 北京時間10月8日消息，據(jù)國外科技網(wǎng)站報道，今年夏天，谷歌在人工智能領(lǐng)域（AI）又達到了一個新的高度，他們開發(fā)出了一款模擬人腦的軟件，這個軟件具備自我學(xué)習(xí)功能。據(jù)悉谷歌將有望在多個領(lǐng)域使用這一新技術(shù)，而語音識別很可能將最先獲益。

虛擬大腦工作方式解析

據(jù)悉，谷歌的“虛擬大腦”是，模擬腦細胞相互交流、影響設(shè)計的?？梢酝ㄟ^看YouTube視頻學(xué)習(xí)識別貓、人以及其他事物。當有數(shù)據(jù)被送達這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候，不同神經(jīng)元之間的關(guān)系就會發(fā)生改變。而這也使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠得到對某些特定數(shù)據(jù)的反應(yīng)機制——而據(jù)報道，這個網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在已經(jīng)學(xué)到了一些東西。

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用數(shù)十年——并已廣泛應(yīng)用于包括國際象棋、人臉識別在內(nèi)的軟件中。而谷歌的工程師們已經(jīng)在這一領(lǐng)域更進一步，建立不需要人類協(xié)助，就能自學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這中自學(xué)能力，也使得谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于商業(yè)，而非僅僅作為研究示范使用。

谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自己決定關(guān)注數(shù)據(jù)的哪部分特征，注意哪些模式，而并不需要人類決策——顏色、特殊形狀等對于識別對象來說十分重要。

可提升語音識別能力并提升圖像搜索

目前，通過應(yīng)用這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，谷歌的軟件已經(jīng)能夠更準確的識別講話內(nèi)容，而語音識別技術(shù)對于谷歌自己的智能手機操作系統(tǒng)Android來說已經(jīng)變的非常重要，而同樣這一技術(shù)也可以用于谷歌為蘋果iPhone開發(fā)的應(yīng)用程序。

谷歌語音識別部門負責(zé)人文森特（Vincent Vanhoucke）表示，“通過使用我們最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以前識別錯誤的情況，20％至25％已經(jīng)得到改善，也就是說，這些提升能夠讓更多的用戶擁有完美的、沒有錯誤的使用體驗。”盡管目前，谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅能應(yīng)用于美式英語，但是文森特表示，將這一技術(shù)應(yīng)用于其他的口音、語言是完全可能的。

而隨著時間的推移，谷歌的其他產(chǎn)品也能隨之受益。例如谷歌的圖像搜索工具，可以做到更好的理解一幅圖片，而不需要依賴文字描述。而谷歌自動駕駛汽車、谷歌眼鏡也能通過使用這一軟件而的到提升，因為他們可以更好的感知真實世界中的數(shù)據(jù)。

今年6月，谷歌的工程師曾經(jīng)公布了一個令人激動研究的結(jié)果，他們使用了1000臺計算機、16000個處理器10天晝夜不停地運轉(zhuǎn)，通過模擬大腦細胞，在Youtube的視頻中捕獲了1000萬張圖片。谷歌研究部門工程師杰夫·迪恩（Jeff Dean）表示，“大多數(shù)人都在一臺單一的機器上運行他們的模型，但是我們想要嘗試非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如果你能夠讓模型以及訓(xùn)練集數(shù)量擴大，那么你就能更細地區(qū)分圖像，從而可以識別更復(fù)雜的特征。”