Google研究發表╱電腦裝「神經」 學會辨識貓

自由時報 – 2012年6月27日 上午4:23

〔編譯張沛元/綜合報導〕發明自駕車與擴增實境(AR)眼鏡的Google X實驗室,在利用電腦模擬人腦的技術研發上有重大進展!透過連結1萬6000個電腦處理器並使其上網自學,Google的機器神經網絡(neural network)在看過大量YouTube影像後,自行創造出貓的概念。此一研究成果將有助於提升影像搜尋、語音辨識、機器語言翻譯品質。

連結1萬6000個處理器 任其上網自學

Google研究人員本週將在蘇格蘭愛丁堡的一場會議上,發表這項研究成果。Google科學家與程式設計師屆時將會強調,儘管網路上隨處可見與貓有關的影片,但電腦模擬人腦自學的能力仍令他們深感訝異,因為這套機器腦的表現超乎原本預期,面對2萬種不同物件,辨識率要比過去其他類似計畫高出1倍。

為了讓機器能夠辨識與找到貓,由美國史丹福大學電腦科學家安德魯˙吳(Andrew Y. Ng,譯音)與Google科學家狄恩領導的研究團隊,利用多達1萬6000個電腦處理器,創造出多達10億個連結的機器神經網絡,然後讓這個神經網絡觀看隨機擷取自1000萬段YouTube影片的影像縮略圖。

結果,研究人員驚訝地發現,這個以軟體為基礎的人造機器神經網絡,顯然充分印證了生物學家的理論,即個別神經元可經過大腦內的訓練,獲得辨識特定物體的能力。

現行較商業化的機器視覺科技,是藉由標示特徵的方式,由人類來「監督」機器的學習過程;但在Google這項研究中,人類並未以標註特徵的方式來幫助機器辨識物體。安德魯˙吳說,研究人員將一大堆資料丟給機器演算,讓軟體自行從中學習。狄恩也說,他們在訓練過程中從沒告訴機器神經網絡「這是貓」,是神經網絡自行創造出貓這個概念。

儘管規模遠遜於生物大腦,但Google這項研究仍提供全新證據,表明海量資料有助於大幅改善現有的機器學習演算法。拜運算成本降低之賜,電腦在機器視覺、語音辨識與語言翻譯等領域獲致重大進展;機器學習對改善翻譯規則與語義理解特別有用。

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