背后的技術(shù)：人工智能深度學(xué)習(xí)

　　雖然功能看似簡單，但識花軟件“形色”采用的技術(shù)與谷歌“阿爾法狗(AlphaGo)”一樣，都是人工智能深度學(xué)習(xí)。

　　“我們做了一個模型，教計算機自己學(xué)習(xí)，這一過程類似于人類的大腦認(rèn)知學(xué)習(xí)活動，對外界的認(rèn)識是從無到有的。”陳明權(quán)說。

　　據(jù)他介紹，模型最初只能識別很少的幾種花，隨著用戶上傳花的種類和數(shù)量不斷增多，加上識別模型也在不斷改進(jìn)，識別的準(zhǔn)確率和種類也隨之提高，這與小孩學(xué)習(xí)是一樣的。

　　人工智能與深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？陳明權(quán)說，從范疇來看，人工智能最大，機器學(xué)習(xí)次之，深度學(xué)習(xí)最小。

2016年3月9日，韓國圍棋棋手李世石(右)VS谷歌AlphaGo的人機大戰(zhàn)賽在韓國首爾舉行。

　　觸景無限公司技術(shù)總監(jiān)嚴(yán)彥在IT、人工智能領(lǐng)域從業(yè)多年，他告訴中新網(wǎng)記者，人工智能的目的是用電腦來替代人腦活動，其范疇包括機器學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是近年來隨著電腦的處理能力大幅提升而快速發(fā)展起來的一種機器學(xué)習(xí)的方法。

　　嚴(yán)彥說，相對于其他多種機器學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)能應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域，且有著更好的效果。深度學(xué)習(xí)有點類似于人腦神經(jīng)系統(tǒng)的工作，它包含很多信息的過濾層，每一個過濾層都能對信息進(jìn)行進(jìn)一步抽象。

　　比如對一張圖片的識別，第一層過濾可以找出圖片中的物體邊緣的點，第二層過濾能找出直線、圓圈等簡單的形狀，第三層過濾可以把這些簡單的形狀識別成行人、自行車等復(fù)雜物體。通過對信息的層層過濾和分析，其輸出結(jié)果就越來越接近人腦識別效果。

2015年4月20日，奔馳無人駕駛概念車亮相上海車展。中新社發(fā) 湯彥俊 攝

　　除了識花，人工智能還有哪些應(yīng)用？

　　人工智能概念誕生于上世紀(jì)50年代，近幾年在技術(shù)上有了突破式進(jìn)展。

　　根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《2015年中國人工智能應(yīng)用市場研究報告》，人工智能市場將保持高速增長，預(yù)計2020年全球人工智能市場規(guī)模約為1190億人民幣，中國約為91億。

　　從應(yīng)用上看，語音和人臉識別、聊天機器人、智能家居、無人駕駛均采用了人工智能技術(shù)。

　　嚴(yán)彥說，隨著人工智能的發(fā)展，人們的生活品質(zhì)在機器的輔助下會有很大的提升。同時，很多人的工作也有可能會逐漸被機器所取代，這將會對未來人類社會的分工造成較大的沖擊。

　　“但人工智能是否可以完全取代人呢？我覺得這還是很遙遠(yuǎn)的事情。”他說。(完)

來源：http://www.chinanews.com/cj/2017/04-20/8203971.shtml