2014年8月21日,微软“小冰”网络机器人推出了一项图像识别技能;“小冰识狗”。“小冰”怎么会“识狗”呢?
根据微软方面的说法,只要“小冰”用户“将一张包含狗狗的照片发给”小冰“,并且说出“小冰识狗”四个字(语音指令),”小冰“机器人会立刻分辨出上传照片中狗狗的品种,瞬间回答用户发出的指语音令。据称,识别的准确度达到83.8%。
对于”小冰识狗“的小把戏,我们可以设想是在微软方面完成的,好比”114“电话查号服务台,一批应答服务员规规矩矩地坐在服务台上不断地回答用户的询问。现在的情况是,服务员需要事先经过技术培训,牢牢记住狗类的品种,不能答错。
现在的问题是,“小冰”识狗功能的实际用户可能有数千万人,每秒钟平均需要应答上万用户的询问。要是上万个应答服务生应聘微软,这总归不是办法。那么,我们该怎么办呢?
类似”小冰识狗“的场景识是存在的,而且很多,具有普遍的意义。为此,科学家开动”奇思妙想“的习惯,想用电子元器件搭建”人工神经网络“(ANN),替代应答服务生脑袋中的神经元(Neurons)网络。这种”奇思妙想“能够实现吗?答案是肯定的,而且识别效率与“小冰识狗”一样快捷。科学家怎样制造”人工神经元“?然后再用大批的”神经元“连接成”人工神经网络“投入使用?”神经元“是怎么连接的?且听下回分解。
说明:明天是7月17日,我与小孙女(大三)一块儿过生日。明日,我一定为大家写一篇好短文。
袁萌
7月16日
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时间: 2024-10-22 13:05:59