谷歌展示了一种新的神经网络——谷歌数字大脑，无需人力监督，它可以学习识别物体。这是神秘的谷歌X实验室的又一力作，这套系统可以从零开始，一点点学习分析上百万个随机无标签的图像，并把这些图像分类，比如“人脸”或是“猫”。
Jeff Dean和他的谷歌团队与Andrew Ng和Quoc Le组成的斯坦福团队已经创造出了初步的低分辨率版本的大脑视觉皮层。这套系统，由1000台计算机，总共16000个处理芯片组成的计算机组组成，分析了来自Youtube上的1000万帧200*200的静止画面。3天时间里，这个系统就构筑起了一个有上半个神经元和上千个突触组成的网络。在这个过程中，系统会尝试识别各种特征：边，线，颜色...然后基于这些特征创建分类。
一个非常有趣的现象是，举个例子，当这个系统看到一个猫的图像时，某个特定的数字神经元就会发光，这和人类大脑是一样。看着这个系统工作，看着这些神经元一一点亮，就像看着一个虚拟的核磁共振扫描。在下面这幅图中，你可以看到神经元显示的人脸，旁边是刺激源，刺激源成功地启动了这些神经元。
纵观历史，机器的学习行为都是在人力监督辅助下完成的。计算机准确识别人脸甚至是猫脸不是什么新鲜事。但是那都是在人类操作员首先给计算机下指令启动识别程序的情况下。这个系统的神奇之处就是系统从零开始自我开发出了识别能力。
这就相当于研究人员创造了一个婴儿的大脑视觉皮层：从一片空白，到自主认知周围事物。尽管开发人员还不能完全肯定这种说法。“如果我们依靠目前掌握的算法就可以让这个系统不断壮大就太好了，但是我的直觉告诉我这可能还不是最正确的算法。'
即便如此，这也不能阻止研究人员更上一层楼。科学家透露：这个系统已经有X实验室移交给了研究团队。在那里谷歌大脑将会被按比例放大并开始执行谷歌的图像搜索任务。也许某一天，就像电影中的情景，在被强迫分析了上亿次猫脸图像后，系统会起义叛变，人类面领着末日审判。
资料来自这里
*文章为作者独立观点，不代表虎嗅网立场
本文由 杨刀不出Q 授权 虎嗅网 发表，并经虎嗅网编辑。转载此文章须经作者同意，并请附上出处(虎嗅网)及本页链接。原文链接https://www.huxiu.com/article/1372.html
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Jeff Dean和他的谷歌团队与Andrew Ng和Quoc Le组成的斯坦福团队已经创造出了初步的低分辨率版本的大脑视觉皮层。这套系统，由1000台计算机，总共16000个处理芯片组成的计算机组组成，分析了来自Youtube上的1000万帧200*200的静止画面。3天时间里，这个系统就构筑起了一个有上半个神经元和上千个突触组成的网络。在这个过程中，系统会尝试识别各种特征：边，线，颜色...然后基于这些特征创建分类。
一个非常有趣的现象是，举个例子，当这个系统看到一个猫的图像时，某个特定的数字神经元就会发光，这和人类大脑是一样。看着这个系统工作，看着这些神经元一一点亮，就像看着一个虚拟的核磁共振扫描。在下面这幅图中，你可以看到神经元显示的人脸，旁边是刺激源，刺激源成功地启动了这些神经元。
纵观历史，机器的学习行为都是在人力监督辅助下完成的。计算机准确识别人脸甚至是猫脸不是什么新鲜事。但是那都是在人类操作员首先给计算机下指令启动识别程序的情况下。这个系统的神奇之处就是系统从零开始自我开发出了识别能力。
这就相当于研究人员创造了一个婴儿的大脑视觉皮层：从一片空白，到自主认知周围事物。尽管开发人员还不能完全肯定这种说法。“如果我们依靠目前掌握的算法就可以让这个系统不断壮大就太好了，但是我的直觉告诉我这可能还不是最正确的算法。'
即便如此，这也不能阻止研究人员更上一层楼。科学家透露：这个系统已经有X实验室移交给了研究团队。在那里谷歌大脑将会被按比例放大并开始执行谷歌的图像搜索任务。也许某一天，就像电影中的情景，在被强迫分析了上亿次猫脸图像后，系统会起义叛变，人类面领着末日审判。
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