北京時間6月26日下午消息，Google X部門通過1.6萬片處理器構建了一個龐大的系統，用于模擬人類的大腦神經網絡。借助“谷歌大腦”，無需接受人類的任何培訓和指令，就可以利用內在算法從海量數據中自動提取信息，學會如何識別貓咪。
模擬人腦
無人駕駛汽車和增強現實眼鏡是Google X最著名的兩個項目，但作為谷歌最神秘的部門，這里的研究遠不止此——早在幾年前，他們就成立了專門的團隊，模擬人腦的運行方式。
為了研究機器學習，谷歌的科學家將1.6萬片電腦處理器連接起來，創造了全球最大的神經網絡之一，讓它們在互聯網中“自學成才”。
面對從YouTube視頻中找到的1000萬張數字照片，這個“谷歌大腦”會干什么？答案是：與數以百萬普通YouTube用戶相同——找貓咪。
這個神經網絡依靠自學認出了貓咪，這可不是無聊之舉。本周，研究人員就將在蘇格蘭愛丁堡的一次會議上展示他們的成果。谷歌的科學家和程序員指出，互聯網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。與之前的任何項目相比，該神經網絡的效果都要好得多：面對2萬種截然不同的物體，它的辨識能力幾乎翻了一番。
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，以及龐大數據中心的日益增多。該技術還大力推動了眾多領域的進步，包括機器視覺與感知、語音識別、語言翻譯等。
熱門課題
盡管研究人員所使用的計算機科學理念并不新穎，但有了如此大規模的軟件模擬，使得原本不可想象的學習系統成為了可能。谷歌研究人員并不孤獨，全球還有很多科學家都在研究這種“深度學習”模式。去年，微軟科學家就證明，利用同樣的技術，也可以借助電腦系統很好地理解人類的語言。
“這是當今語言識別領域最熱門的課題。”紐約大學庫朗數學研究所計算機學家嚴恩·樂庫(Yann LeCun)說，他專門從事機器學習的研究。
當然，識別貓咪也具備同樣的意義。為了做到這一點，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1.6萬片處理器創造了一個擁有10億多條連接的神經網絡。他們隨后為這個網絡隨機呈現出縮略圖，每一張都是從1000萬段YouTube視頻中抽取出來了。
由于這些視頻都是隨機選取的，所以這本身也反映出人們在互聯網時代的喜好。然而，研究成果卻很顯著。研究人員創造的這個以軟件為基礎的神經網絡，顯然準確地印證了生物學家的理論——單個神經元通過在大腦內接受的訓練，獲得識別物體的能力。
自學成才
目前有很多投入商用的機器視覺技術，它們都可以根據人類的指令進行學習，從而識別出某些特性。但在谷歌的研究中，機器并未得到任何外在幫助，完全“自學成才”。
“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據，讓數據自己說話，讓軟件自動學習數據。”恩吉說。
“我們從沒在培訓過程中教它貓長什么摸樣。”迪恩說，“從本質上講，它發明了‘貓’這個概念。我們的數據中很可能還有一些貓的側面照片。”迪恩幫助谷歌設計了這款軟件，使之可以輕易將程序分解成許多任務，并實現同步計算。
在看過數百萬張圖片后，這個“谷歌大腦”構建出一張理想的貓咪數碼圖片，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。
神經學家認為，可能存在一種名為“祖母神經元”的東西。這是一種具有特定用途的腦細胞，一旦被反復“訓練”去識別某一張人臉時，這種細胞便會被激活。
“你需要通過重復才能認出一位朋友。”Industrial Perception公司的神經學家加里·布拉德斯基(Gary Bradski)說。
應用前景
貓咪照片、人臉和身體各個部位同時在電腦模型的特定記憶區域出現，令科學家頗為振奮。盡管如此，恩吉教授表示，在拿這套軟件系統與生物大腦進行對比時，他仍然很謹慎。
“做個不太嚴謹的對比，我們的數字參數就相當于突觸。”恩吉說。但他指出，盡管科學家動用了龐大的計算能力，但與大腦中的連接數量相比，仍然相形見絀。
研究人員寫道：“值得注意的是，我們的網絡與人類的視覺皮層相比仍然很渺小，后者的神經元和突觸數量比該網絡多100萬倍。”
盡管規模遠遜于生物大腦，但谷歌的研究仍然提供了全新的證據，表明海量數據有助于大幅改進現有的機器學習算法。
“斯坦福/谷歌的論文通過遠超以往的數量級突破了神經網絡研究的極限規模。”喬治亞理工學院高性能計算專家大衛·巴德爾(David Bader)說。他表示，高速增長的計算機技術將在相對較短的時間內縮小這一差距：“完全模擬人類的視覺皮層有望在2020年前實現。”
谷歌的科學家表示，該研究項目如今已經走出Google X，受到搜索以及相關服務部門的追捧，有望被用于改善圖片搜索、語音識別、機器語言翻譯質量。
盡管取得了成功，但谷歌研究人員仍對他們是否已經掌握機器自學技術的要領保持謹慎。“如果我們只需要在現有算法的基礎上繼續增大規模，那就太好了。但我感覺，我們還沒有找到正確的算法。”恩吉說。
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本文標題：谷歌開發人腦模擬器：電腦自學成才識別貓咪
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