1000臺電腦找出一隻貓的「神經網絡」

 Google眼下開發了一套虛擬「神經網絡」系統，這套系統能夠經過在You Tube上瀏覽圖像，從而自學如何識別喵星人（NB閃閃）。開發這個系統的實驗室原隸屬於Google X，他們最廣爲人知的做品包括 Project Glass （沒錯就是那款騷包的眼鏡）以及自動駕駛汽車。

「神經網絡」 由包含16000個運算內核的共1000臺計算機組合而成。Google把從YouTube隨機挑選的1000萬張200 x 200像素縮略圖輸入到該系統，讓計算機尋找圖像中一再重複出現的特徵，從而對含有這種特徵的物體進行識別。這種新的面部識別方式自己已是一種技術創新，更不用提有史以來機器首次對於貓臉或人體這種「高級概念」有了認知。 


 
 如下是Google的這個系統工做原理的一些簡單介紹：

 在開始分析數據以前，工做人員不會教授系統、或者向系統輸入任何諸如「臉、肢體、貓的長相是什麼樣子」這類信息。一旦系統發現了重複出現的圖像信息，計算機就建立出「圖像地圖」，該地圖稍後會幫助系統自動檢測與前述圖像信息相似的物體。Google之因此把它命名爲「神經系統」，旨在向神經生物學中的一個經典理論致敬。這個理論指出，人類大腦顳葉皮層的某些神經元是專門用來識別面部、手等這類對象的。

 以往傳統的面部識別技術，通常都是由研究者先在計算機中經過定義識別對象的形狀邊緣等信息、 來「教會」計算機該對象的外觀應該如何，計算機而後對包含同類信息的圖片做出標識，從而達到「識別」的結果。然而，據Jeff Dean博士（ 「神經系統」參與者）所說，在Google的這個新系統裏，『 咱們從不向計算機描述「喵星人長啥樣」這類信息，計算機基本上靠本身產生出「喵星人」這一律念」 』

 截至目前，這個系統還不完美。但它取得的成功有目共睹，Google已經將該項目從Google X中獨立出來，如今由總公司的搜索及商業服務小組繼續引領完成。Google的目標是宏偉的，它但願能開創一種全新的算法，並將其應用於圖像識別、語言識別，以及機器語言翻譯等更廣闊的領域。

 

 

1000 臺電腦找出一隻貓

人類一直在探索電腦是否真的能產生智能，截止目前尚未實驗有力地證實過電腦可以產生智能。事實上，在現實生活中，若是沒有關鍵字的幫助，電腦甚至連一隻小貓都認不出來。Google X 實驗室的一個項目卻經過「機器學習」讓電腦在一堆數據中找到了貓，甚至還能認出人臉和身體。

根據《紐約時報》的報道，Google 神祕的 Google X 實驗室與斯坦福大學計算機科學家 Andrew Y. Ng 以及 Google 一名員工 Jeff Dean 使用了 1000 臺電腦，一共 16000 顆處理器，創造一個多達 10 億個鏈接的神經網絡，要在 1000 萬張略縮圖中，找到包含「可愛小貓」的圖片。這些略縮圖大小爲 200 x 200，所有來自 YouTube。

這些科學家和程序員們利用「機器學習（machine learning）」的方式，但願電腦可以成功在不一樣圖片中發現小貓的存在。Andrew Y. Ng 描述了這個過程：

這個想法是再也不讓一組研究人員努力去尋邊界，而是讓將一堆數據扔給電腦，讓數據本身說話，而後軟件從數據中自動學習。咱們從不告訴電腦「這是一隻貓」。基本上，它本身發明了貓這個概念。

根據這個項目成員所撰寫的論文。這個由 1000 臺電腦所組成的神經網絡，在經過「機器學習」以後，不但能夠認出貓，還能認出人的臉和身體，成功率還頗高，分別爲 81.7%、76.7%、74.8%。

認知是人類所具有的一種重要的能力，咱們的大腦可以經過認知，也就是綜合大量信息，來肯定一我的的身份，一個物品的種類，這是人類智力的基礎。若電腦也可以擁有這樣的能力，則證實電腦也有發展出智能的潛力。雖然 Andrew Y. Ng 和 Google X 的實驗得到了成功，但 Andrew Y. Ng 仍然不滿意，他說：「咱們仍然沒有擁有正確的算法。」

如今這個實驗項目已經從 Google X 實驗室移出，將用於改進 Google 相關搜索服務的精確度，包括文字、圖片、聲音識別以及機器翻譯方面。

或許，未來 Google 翻譯的結果再也不那麼「機械味」。