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?

依据微软方面的说法,仅仅要“小冰”用户“将一张包括狗狗的照片发给”小冰“。而且说出“小冰识狗”四个字(语音指令),”小冰“机器人会立马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,识别的精确度达到83.8%。

对于”小冰识狗“的小把戏,我们能够设想是在微软方面完毕的,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。如今的情况是,服务员须要事先经过技术培训,牢牢记住狗类的品种。不能答错。

如今的问题是,“小冰”识狗功能的实际用户可能有数千万人,每秒钟平均须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。并且非常多。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。

这样的”奇思妙想“可以实现吗?答案是肯定的。并且识别效率与“小冰识狗”一样快捷。

科学家如何制造”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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