據(jù)國外媒體報道，Google X部門的科學家們通過將1.6萬臺電腦的處理器相連接建造出了全球為數(shù)不多的最大中樞網(wǎng)絡系統(tǒng)，它能自主學習，可以稱之謂“谷歌大腦”?？茖W家們表示，這一中樞網(wǎng)絡系統(tǒng)完全是在網(wǎng)絡中自學成才。

面對從YouTube視頻中找到的1000萬張數(shù)字照片，這個“谷歌大腦”會干什么？這估計與數(shù)以百萬普通YouTube用戶一樣——找貓咪。

科學家們說到，該中樞系統(tǒng)能夠靠“自己”識別出一只沒有做出任何動作的貓。據(jù)悉，科學家們打算于本周將此項結果展示在蘇格蘭愛丁堡一次的科學會議上。

Google的科學家以及程序員們表示，互聯(lián)網(wǎng)上充斥著許多貓咪視頻算不上什么新聞，不過這種模擬的效果還是令他們嚇了一跳。與之前所做的任何實驗相比，谷歌大腦的效果都要好得多：面對2萬種截然不同的物體，它的辨識能力提高了很多。

科學家們聲稱，這項研究是新一代計算機科學的代表，這類研究項目充分利用了計算資源的成本下滑，以及龐大數(shù)據(jù)中心的日益增多的特點。同時它在機器視覺、認知、話語識別以及語言翻譯領域都代表著最為前沿的科學技術。

事實上，并不僅僅只有Google的科學家們在機器模擬人腦領域探索，有人將其看作是一種更為深層次學習的模式。微軟的科學家們?nèi)ツ臧l(fā)現(xiàn)該技術也可用于建造理解人類話語的計算機系統(tǒng)。

紐約大學庫朗數(shù)學研究所計算機學家嚴恩·樂庫(Yann LeCun)說，“這是當今語言識別領域最熱門的課題。”

為了讓谷歌大腦識別出貓咪圖片，由斯坦福大學計算機學家安德魯·恩吉(Andrew Y. Ng)和谷歌院士杰夫·迪恩(Jeff Dean)領導的這支團隊，使用了1.6萬片處理器創(chuàng)造了一個擁有10億多條連接的神經(jīng)網(wǎng)絡。他們隨后在這個中網(wǎng)絡隨機呈現(xiàn)出了一些縮略圖，每一張都是從1000萬段YouTube視頻中抽取出來的。

在看過數(shù)百萬張圖片后，這個“谷歌大腦”構建出一張理想的貓咪數(shù)碼圖片，利用不同層級的存儲單元成功提煉出貓的基本特性。然而，科學家認為，他們似乎是在控制論層面，模擬了人類大腦視覺皮層的運作方式。

神經(jīng)學家認為，可能存在一種 “祖母神經(jīng)元”的細胞。這是一種具有特定用途的腦細胞，一旦被反復“訓練”去識別某一幅圖像的時候，這種細胞便會被激活。

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