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人工神经网络会秒杀人类哪6大领域?

  人工神经网络会秒杀人类有关图像和物体识别、电子游戏、语音生成和识别、艺术品和风格的模仿、预测、网站设计修改这六大领域。

  记录表明,机器在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类。在一次测试软件识别玩具的能力的实验中,Geoff Hinton发明的Capsule网络的错误率几乎只有之前最低错误率的一半。在不同的扫描过程中,增加这些胶囊的数量可以让系统更好地识别一个物体,即使这个视图与之前分析的不同。

  谷歌的DeepMind使用一种被称为“深度强化学习”的深度学习技术,研究人员用这种方法教电脑玩雅达利的打砖块游戏Breakout。他们没有以任何特定的方式对这台电脑进行教学或编程。相反,它在看分数的同时还控制了键盘,它的目标是得到尽可能高的分数。玩了两个小时后,电脑就成为了这个游戏的专家。

  牛津大学和谷歌公司DeepMind的科学家们创造了一个深度网络,LipNet,在阅读人们的唇语上达到了93%的正确率,而普通的人类唇语阅读者只能达到52%的正确率。来自华盛顿大学的一个小组利用唇形同步创建了一个系统,将合成音频与现有视频实现同步。

  神经网络可以研究某一特定艺术作品的笔触、颜色和阴影的图案。在此基础上,它可以根据分析将原始的艺术作品转化为新的图像。

  斯坦福大学的研究人员Timnit Gebru选取了5000万张谷歌街景图片,探索一个深度学习网络可以做些什么。结果是,计算机学会了定位和识别汽车。它检测到超过2200万辆汽车,包括它们的制造、型号、体型和年份。这一系统获得的洞见之一就是,选民队伍的起点和终点在哪里。根据这一分析,“如果在15分钟车程中遇到的轿车数量高于皮卡车的数量,那么这座城市可能会在下次总统选举中投票给人(88%的几率),”Timnit Gebru和他的合著者写道。

  在网站生成器中集成的人工智能可以帮助网站更新,并对网站进行有用的修改,比人类更快速、更准确。这种系统的基本技术提供了关于网站外观的普通用户的意见,这可以告诉设计师网站设计的好坏。如今,网站建设者们要么利用深层网络来修改设计,要么计划在不久的将来使用它们。该技术可以分析不同的模式,并根据以前的转化率和其他重要指标,创造更好的结果。

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