在过去的几年里,计算机在图像识别方面取得了巨大的进步。尤其是神经网络——可以随着时间的推移进行训练的系统——已经变得非常擅长描述甚至相当复杂的场景。然而,正如这段来自美国艺术家和编码员凯尔·麦克唐纳的视频所显示的那样,它们远不是100%准确。麦克唐纳修改了一个由斯坦福大学和谷歌的研究人员建立的神经网络,用来分析他笔记本电脑上网络摄像头的视频。然后他去阿姆斯特丹散步,让电脑来说话。
Facebook正在使用类似的技术向盲人描述照片
当然,结果好坏参半,但实时观察神经网络出错(有时会自我纠正)是很有趣的。正在使用的开源程序名为NeuralTalk,于去年首次发布,研究人员从那时起提供了网络功能的更新。其他公司和机构也在研究类似的技术。例如,上个月,Facebook发布了一个原型神经网络,旨在通过描述图片来帮助盲人。
像这样的系统有时被称为人工智能,但这是在夸大事实。虽然描述图像和视频看起来确实很聪明,但相关程序对图像中的内容没有真正的了解。他们只是刚刚能够认识到物体之间的关系(你用来描述某物的动词),而且他们仍然会犯我们看来是显而易见的错误。
尽管有这些警告,但这一领域的进展速度令人印象深刻,它有望为计算机分析打开一个全新的信息世界。”“我认为图像和视频中的像素数据是互联网上的暗物质,”Neuratalk的首席研究员李飞(Fei Fei Li)去年告诉《****》(New York Times)我们现在开始阐明这一点。”
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