微軟黑科技：圖像識(shí)別系統(tǒng)錯(cuò)誤率已低于人類(lèi)

　　微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類(lèi)。人類(lèi)在歸類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)ImageNet中的圖像時(shí)錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率。

　　在微軟發(fā)布論文前一個(gè)月，百度也曾發(fā)表過(guò)自己的研究成果：百度使用了自家的超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，識(shí)圖錯(cuò)誤率為5.98%。而在這二者之前，識(shí)別ImageNet圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的最好成績(jī)是由谷歌在2014年創(chuàng)下的，當(dāng)時(shí)谷歌深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的錯(cuò)誤率是6.66%。

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　　“這樣的成果并不能說(shuō)明機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)大體上超越了人類(lèi)。雖然如此，但是我們相信，在執(zhí)行許多圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，機(jī)器算法仍展示了它未來(lái)巨大的潛力。”

　　一位名為孫健(音)的微軟研究員在微軟博客中通俗地解釋道：“對(duì)于人來(lái)說(shuō)，區(qū)別一只羊和一頭母牛沒(méi)有任何問(wèn)題，但是電腦在處理這種簡(jiǎn)單任務(wù)時(shí)并不完美。然而電腦在某些方面卻具有優(yōu)勢(shì)，科學(xué)家們可以訓(xùn)練電腦去觀察圖像的細(xì)節(jié)、紋理、形狀和背景等無(wú)法被人類(lèi)觀察到的細(xì)節(jié)，比如它能夠識(shí)別不同羊的品種，這是它超越人類(lèi)的地方。”