深度学习让计算机学会思考 朝人工智能靠近

 
 
使用海量数据来识别照片和语音并实时翻译讲话，深度学习计算机朝着真正的人工迈进了一大步。英国《自然》杂志网站近日就此进行了报道。
深度学习东山再起
2012年，位于美国加州山景城的神秘莫测的Google X实验室的研究人员用1000台计算机（共有1.6万个处理器）构建出了全球最大的电子模拟神经网络——拥有10亿个连接的人工神经网络“谷歌大脑”，并通过向其展示自YouTube视频中提取出的约1000万张静止的图像，考察其能学到什么。结果显示，在无外界指令的自发条件下，该人工神经网络自主学会了识别人脸、人体甚至猫等类别的事物。
也许这看起来只是琐碎的成就，除了表明猫的主人们热衷于上传宠物视频，导致互联网上猫的视频随处可见之外，说明不了更多问题，因此，这一发现也让记者们讪笑不已。但实际上，该成果是深度学习东山再起的一个里程碑。
这一进步也意味着，谷歌在人工智能领域（AI）又达到了一个新的高度，在业界引发广泛关注。对电脑用户而言，人工智能研究一直前景广阔，但迄今成果寥寥，不过情况慢慢发生了变化。在过去几年内，包括谷歌、苹果和IBM等在内的互联网巨擘们一直在积极争夺在深度学习方面拥有专业技术的初创公司和研究人员。
对每个消费者来说，深度学习计算机的显著进步所带来的好处包括：软件能更好地对照片进行筛查、理解语音指令并将对文本进行翻译。而对科学家和医学界人士而言，深度学习计算机能用来筛查药物，标示出大脑内真实的神经网络并预测蛋白质的功能。
“人工智能研究领域遇到的挫败可谓不可胜数，但也取得了稍许进步，或许，未来的研究会一马平川。”深度学习专家、美国纽约大学数据科学中心的主任杨乐康（音译）表示。
“接下来的几年内，很多人会投入深度学习的洪流当中。”美国加州大学伯克利分校的计算机图像识别专家吉腾德拉·马利克也认同这一观点。
不过，从长远来看，深度学习不一定会大获全胜，研究人员目前正在研究的其他技术也显示出了巨大的潜能。马利克说：“随着时间的推移，人们会知道，什么技术在何种领域表现最好。”[转帖]凤凰网科技