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對于我們?nèi)祟悂碚f，識別一只貓可以在瞬間完成，而對于計算機來說，由于它不具備人類大腦高度發(fā)達的神經(jīng)反射系統(tǒng)，所以識別一只貓很難，這不是計算機有了高速運算的能力就可以做得到的。谷歌公司為了在1000萬個視頻中找到貓的視頻，用了1.6萬臺計算機，花了3天時間。他們把這些計算機連接起來，構(gòu)成了一個龐大的計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并與互聯(lián)網(wǎng)相連，讓這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己學習如何識別貓。這就是人工智能領(lǐng)域新一代的機器學習（machine learning）形式——深度學習(deep learning)。換句話說，就是讓計算機像人腦一樣去學習和思考。
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當谷歌公司最初設(shè)計地圖系統(tǒng)的時候，完全依賴人工來確認街拍的每一個地址。因為工作量巨大，后來搭建了能夠深度學習的人工智能系統(tǒng)——Google Brain。現(xiàn)在，用這個工具處理法國所有街道的地址數(shù)據(jù)，用時不到一個小時。而谷歌公司研發(fā)的自動駕駛汽車，還有它的廣告業(yè)務，都從這個智能系統(tǒng)中獲得了很大的好處。
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和傳統(tǒng)的機器學習不同，深度學習是把計算機科學和人類的神經(jīng)學結(jié)合起來，讓計算機自主學習。比如，不是由人告訴計算機這是一只貓，然后讓它來進行識別和印證。而是給計算機提供大量的圖片數(shù)據(jù)，讓它自己學習和分析，然后自主形成“貓”的概念，就像人類大腦的視覺皮層那樣反應。有了具備深度學習能力的人工智能系統(tǒng)，以后駕車出行時，汽車就能主動提醒你周圍的路況，還能應用于語音和臉部識別、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。
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2016年新年伊始，臉書（Face book）創(chuàng)始人馬克·艾略特·扎克伯格就宣布要研發(fā)一臺智能機器來控制自家住宅的各項功能，并且?guī)椭ぷ?，類似于一個無形的管家，并把它與《鋼鐵俠》（Iron Man）電影中的智能電腦賈維斯（Jarvis）相提并論。由此可見，臉書也要躋身深度學習機器人的領(lǐng)域了。
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