北京时间6月26日消息，在谷歌以发明自动驾驶汽车和增强现实(augmented reality)眼镜而闻名的秘密X实验室中，一些研究人员从几年以前就已经开始研究人脑模拟器。

　　三名谷歌科学家创造了最大的机器“神经网络”之一，将1.6万台计算器处理机连接到一起，然后听凭互联网来自己进行学习。

　　通过在YouTube视频中找到的10000万张数字图片，谷歌的人脑模拟器做了些什么?成百上千万人利用YouTube在做的一件事情是：寻找猫咪。

　　这个神经网络教会了自己识别猫咪，这在实际上并非无聊的活动。本周晚些时候，这些研究人员将在苏格兰爱丁堡召开的一次会议上发布其工作成绩。谷歌科学家和程序员将指出，虽然互联网中充斥着有关猫的视频几乎不算是什么新闻，但谷歌的人脑模拟器却能给他们带来惊喜。与以往的任何尝试相比，这个人脑模拟器的表现都要好得多：在列出的2万种不同物品中，这个模拟器识别目标的准确率提高了大约一倍。

　　这项研究代表着新一代的计算机科学，这一代计算机科学正在利用下滑中的计算成本和庞大的数据中心里大量计算机的可用性，使机器视觉和知觉、语音识别和语言翻译等多种多样的领域都取得了重大的改进。

　　虽然谷歌研究人员正在使用的某些计算机科学概念并非新鲜的想法，但这种软件模拟的绝对规模则正在带来以前不可能实现的学习系统。而且，并非只有谷歌的研究人员正在开发这种被称为“深度学习”(deep learning)模式的技术。去年，微软的科学家也发布了自己的研究结果，表明这些技术能被用来建立计算机系统以理解人类语言，而且有着同样好的表现。

　　纽约大学库兰特数学科学研究所(Courant Institute of Mathematical Sciences)专业致力于机器学习研究的计算机科学家亚恩·乐昆(Yann LeCun)称：“这是这些日子以来语音识别领域中最热门的事情。

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本文标题：谷歌开发人脑模拟器：自学模式识别猫咪

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