北京時(shí)間6月26日下午消息，Google X部門(mén)通過(guò)1.6萬(wàn)片處理器構(gòu)建了一個(gè)龐大的系統(tǒng)，用于模擬人類的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。借助“谷歌大腦”，無(wú)需接受人類的任何培訓(xùn)和指令，就可以利用內(nèi)在算法從海量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取信息，學(xué)會(huì)如何識(shí)別貓咪。
模擬人腦
無(wú)人駕駛汽車(chē)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡是Google X最著名的兩個(gè)項(xiàng)目，但作為谷歌最神秘的部門(mén)，這里的研究遠(yuǎn)不止此——早在幾年前，他們就成立了專門(mén)的團(tuán)隊(duì)，模擬人腦的運(yùn)行方式。
為了研究機(jī)器學(xué)習(xí)，谷歌的科學(xué)家將1.6萬(wàn)片電腦處理器連接起來(lái)，創(chuàng)造了全球最大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，讓它們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)中“自學(xué)成才”。
面對(duì)從YouTube視頻中找到的1000萬(wàn)張數(shù)字照片，這個(gè)“谷歌大腦”會(huì)干什么？答案是：與數(shù)以百萬(wàn)普通YouTube用戶相同——找貓咪。
這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依靠自學(xué)認(rèn)出了貓咪，這可不是無(wú)聊之舉。本周，研究人員就將在蘇格蘭愛(ài)丁堡的一次會(huì)議上展示他們的成果。谷歌的科學(xué)家和程序員指出，互聯(lián)網(wǎng)上充斥著貓咪視頻算不上什么新聞，但這種模擬的效果還是令他們大吃一驚。與之前的任何項(xiàng)目相比，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果都要好得多：面對(duì)2萬(wàn)種截然不同的物體，它的辨識(shí)能力幾乎翻了一番。
這項(xiàng)研究是新一代計(jì)算機(jī)科學(xué)的代表，這類研究項(xiàng)目充分利用了計(jì)算資源的成本下滑，以及龐大數(shù)據(jù)中心的日益增多。該技術(shù)還大力推動(dòng)了眾多領(lǐng)域的進(jìn)步，包括機(jī)器視覺(jué)與感知、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言翻譯等。
熱門(mén)課題
盡管研究人員所使用的計(jì)算機(jī)科學(xué)理念并不新穎，但有了如此大規(guī)模的軟件模擬，使得原本不可想象的學(xué)習(xí)系統(tǒng)成為了可能。谷歌研究人員并不孤獨(dú)，全球還有很多科學(xué)家都在研究這種“深度學(xué)習(xí)”模式。去年，微軟科學(xué)家就證明，利用同樣的技術(shù)，也可以借助電腦系統(tǒng)很好地理解人類的語(yǔ)言。
“這是當(dāng)今語(yǔ)言識(shí)別領(lǐng)域最熱門(mén)的課題。”紐約大學(xué)庫(kù)朗數(shù)學(xué)研究所計(jì)算機(jī)學(xué)家嚴(yán)恩·樂(lè)庫(kù)(Yann LeCun)說(shuō)，他專門(mén)從事機(jī)器學(xué)習(xí)的研究。
當(dāng)然，識(shí)別貓咪也具備同樣的意義。為了做到這一點(diǎn)，由斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)家安德魯·恩吉(Andrew Y. Ng)和谷歌院士杰夫·迪恩(Jeff Dean)領(lǐng)導(dǎo)的這支團(tuán)隊(duì)，使用了1.6萬(wàn)片處理器創(chuàng)造了一個(gè)擁有10億多條連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們隨后為這個(gè)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)呈現(xiàn)出縮略圖，每一張都是從1000萬(wàn)段YouTube視頻中抽取出來(lái)了。
由于這些視頻都是隨機(jī)選取的，所以這本身也反映出人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的喜好。然而，研究成果卻很顯著。研究人員創(chuàng)造的這個(gè)以軟件為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯然準(zhǔn)確地印證了生物學(xué)家的理論——單個(gè)神經(jīng)元通過(guò)在大腦內(nèi)接受的訓(xùn)練，獲得識(shí)別物體的能力。
自學(xué)成才
目前有很多投入商用的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，它們都可以根據(jù)人類的指令進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而識(shí)別出某些特性。但在谷歌的研究中，機(jī)器并未得到任何外在幫助，完全“自學(xué)成才”。
“我們的理念是：不需要借助大批研究人員找出事物之間的差異，只要為算法提供海量數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓軟件自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。”恩吉說(shuō)。
“我們從沒(méi)在培訓(xùn)過(guò)程中教它貓長(zhǎng)什么摸樣。”迪恩說(shuō)，“從本質(zhì)上講，它發(fā)明了‘貓’這個(gè)概念。我們的數(shù)據(jù)中很可能還有一些貓的側(cè)面照片。”迪恩幫助谷歌設(shè)計(jì)了這款軟件，使之可以輕易將程序分解成許多任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)同步計(jì)算。
在看過(guò)數(shù)百萬(wàn)張圖片后，這個(gè)“谷歌大腦”構(gòu)建出一張理想的貓咪數(shù)碼圖片，利用不同層級(jí)的存儲(chǔ)單元成功提煉出貓的基本特性。然而，科學(xué)家認(rèn)為，他們似乎是在控制論層面，模擬了人類大腦視覺(jué)皮層的運(yùn)作方式。
神經(jīng)學(xué)家認(rèn)為，可能存在一種名為“祖母神經(jīng)元”的東西。這是一種具有特定用途的腦細(xì)胞，一旦被反復(fù)“訓(xùn)練”去識(shí)別某一張人臉時(shí)，這種細(xì)胞便會(huì)被激活。
“你需要通過(guò)重復(fù)才能認(rèn)出一位朋友。”Industrial Perception公司的神經(jīng)學(xué)家加里·布拉德斯基(Gary Bradski)說(shuō)。
應(yīng)用前景
貓咪照片、人臉和身體各個(gè)部位同時(shí)在電腦模型的特定記憶區(qū)域出現(xiàn)，令科學(xué)家頗為振奮。盡管如此，恩吉教授表示，在拿這套軟件系統(tǒng)與生物大腦進(jìn)行對(duì)比時(shí)，他仍然很謹(jǐn)慎。
“做個(gè)不太嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?duì)比，我們的數(shù)字參數(shù)就相當(dāng)于突觸。”恩吉說(shuō)。但他指出，盡管科學(xué)家動(dòng)用了龐大的計(jì)算能力，但與大腦中的連接數(shù)量相比，仍然相形見(jiàn)絀。
研究人員寫(xiě)道：“值得注意的是，我們的網(wǎng)絡(luò)與人類的視覺(jué)皮層相比仍然很渺小，后者的神經(jīng)元和突觸數(shù)量比該網(wǎng)絡(luò)多100萬(wàn)倍。”
盡管規(guī)模遠(yuǎn)遜于生物大腦，但谷歌的研究仍然提供了全新的證據(jù)，表明海量數(shù)據(jù)有助于大幅改進(jìn)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
“斯坦福/谷歌的論文通過(guò)遠(yuǎn)超以往的數(shù)量級(jí)突破了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的極限規(guī)模。”喬治亞理工學(xué)院高性能計(jì)算專家大衛(wèi)·巴德?tīng)?David Bader)說(shuō)。他表示，高速增長(zhǎng)的計(jì)算機(jī)技術(shù)將在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)縮小這一差距：“完全模擬人類的視覺(jué)皮層有望在2020年前實(shí)現(xiàn)。”
谷歌的科學(xué)家表示，該研究項(xiàng)目如今已經(jīng)走出Google X，受到搜索以及相關(guān)服務(wù)部門(mén)的追捧，有望被用于改善圖片搜索、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器語(yǔ)言翻譯質(zhì)量。
盡管取得了成功，但谷歌研究人員仍對(duì)他們是否已經(jīng)掌握機(jī)器自學(xué)技術(shù)的要領(lǐng)保持謹(jǐn)慎。“如果我們只需要在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上繼續(xù)增大規(guī)模，那就太好了。但我感覺(jué)，我們還沒(méi)有找到正確的算法。”恩吉說(shuō)。
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本文標(biāo)題：谷歌開(kāi)發(fā)人腦模擬器：電腦自學(xué)成才識(shí)別貓咪
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