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一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?微软亚洲研究院推出的“微软小冰”,或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外,还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。它在看到一张图片后,可以基于情感给出人性化回复,且秒回速度缩短到250毫秒。 不仅仅是“微软小冰”和围棋高手“阿尔法狗”,从互联网搜索到语言翻译,乃至识别患有自闭症风险的基因……凡是需要从大量数据中预测未知信息的领域,都是深度学习可以一展拳脚的地方。那么,什么是深度学习技术?它将怎样改变人类的生活? 万张图片中发现重复的猫 2011年,谷歌一家实验室的研究人员从视频网站中,抽取了1000万张静态图片,把它“喂”给谷歌大脑,目标是从中寻找重复出现的图案。3天后,谷歌大脑在没有人类帮助的情况下,从这些图片中发现了“猫”。 这个谷歌大脑就是一个采用深度学习技术的大型神经网络模型,由1000台电脑组成。这件事当时在科技界引起了轰动,被认为深度学习复兴的里程碑。 所谓深度学习,就是用多层神经元构成的神经网络,以达到机器学习的功能。这些多层的电脑网络像人类大脑一样,可以收集信息,并基于收集到的信息产生相应的行为。 传统的机器学习方法一般只能挖掘简单的线性关系,如1+1等于2。然而,大千世界并不是这种简单关系所能描述的,如收入与年龄、性别、职业、学历的关系。深度学习的出现改变了这种现状,它的灵感来源于模仿人类大脑神经网络。 科学家发现,人类大脑皮质不是直接对视网膜传递过来的数据进行特征提取处理,而是让接收到的刺激信号通过一个复杂的网络模型进行筛选。这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量,并最终保留了有用的信息。 上世纪60年代,生物学家在研究猫的脑皮层时,发现其独特的网络结构能有效降低反馈神经网络的复杂性,继而提出“卷积神经网络”。利用这种网络结构编写的深度学习程序,适应性很强,成为人工智能的突破口。 语音识别改变人机交互 简单地讲,深度学习技术是对人脑的一种模拟,因而可以完成很多人脑所具有的功能。 最为人所熟知的是视觉功能。我们的相机可以像眼睛一样看到这个世界,却不能像大脑一样看懂这个世界,深度学习恰恰补上了这个短板。有了深度学习,百度识图可以准确识别照片中的物体类别,并对照片进行自动归类或搜索。有了深度学习,我们可以很方便地刷脸付款。有了深度学习,特制机器可以检测一定空间内所有人员、车辆的行踪,并对可疑和危险事件及时报警。 同时,深度学习技术在语音识别方面,也有广泛的应用。在深度学习的帮助下,计算机拥有越来越强大的语音识别能力,这可能改变目前仍以键盘为主的人机交互模式。 深度学习还和增强学习相结合,正深刻改变着机器人领域。所谓增强学习,指的是机器人通过与环境交互中得到的奖赏和惩罚,自主学习更优的策略。前段时间引人关注的“阿尔法狗”就是增强学习的产物,它通过跟棋手下棋或跟自己对弈的输赢情况,摸索出更好的下棋策略。 (责任编辑：admin) |