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谷歌虛擬大腦技術(shù)進(jìn)入應(yīng)用階段 語音圖像搜索受益

企業(yè)動態(tài)
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(dá)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。

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(dá)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***獲益。

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該項(xiàng)虛擬大腦技術(shù)最初用識別“貓”臉的方式進(jìn)行訓(xùn)練

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(xì)胞相互交流、影響設(shè)計(jì)的。可以通過看YouTube視頻學(xué)習(xí)識別貓、人以及其他事物。當(dāng)有數(shù)據(jù)被送達(dá)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(jī)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(jī)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(jìn)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(zhǔn)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(jī)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(fù)責(zé)人文森特(Vincent Vanhoucke)表示,“通過使用我們***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***的、沒有錯誤的使用體驗(yàn)。”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?yàn)樗麄兛梢愿玫母兄鎸?shí)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(jì)算機(jī)、16000個處理器10天晝夜不停地運(yùn)轉(zhuǎn),通過模擬大腦細(xì)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(jī)器上運(yùn)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(kuò)大,那么你就能更細(xì)地區(qū)分圖像,從而可以識別更復(fù)雜的特征。”

責(zé)任編輯:張浩 來源: 鳳凰科技
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