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人工智能渐入生活圈 语言障碍从此不复存在

  随着人工智能时代的来临,人们的生活中也是多多少少渗入了这般科技化的应用,而人工智能也是在以人们意料之外的速度飞快发展着,前不久的人工智能战胜人类赢得围棋赛给大家留下印象非常之深刻,而近来,又涌现了各种不同类型的人工智能领域步入我们的生活圈中。

  最近又出了一款人工智能软件,可以精确辨认出日语手写文字。这些程序员来自Reactive公司,其开发的应用识别日语手写文字的准确率高达98.66%。这家初创企业在东京成立了18个月,它是全球开发者和投资者试图挖掘神经网络潜力努力的一部分。

  大卫·马尔金(David Malkin)拥有机器学习博士学位,但他却无法将简单日语词汇串联起来。他说:“几年前,只有真正的天才才能做到这些事情。现在,只要你够聪明,就可以开发出有用的东西。未来更多的是发挥想象力,将这一技术应用到真实的商业场景中。”

  人工智能一度曾是谷歌(微博)、Facebook以及科技巨头的专属游乐场。现在,任何深度学习的初创企业都可以访问云计算平台,而微软、英伟达以及亚马逊等公司都在将人工智能当作应用工具销售。

  Reactive的技术表明,即使在特定领域没有太多经验的小团队,也能研发复杂的应用程序。最困难的可能是搞清楚如何赚钱。关于这一问题,Reactive打算帮助日本学校审阅试卷。在日本,当前的考试依然采用手写答卷,这种应用可能改变整个领域。

  马尔金及其同事乔·布拉德(Joe Bullard)、菲利普·莱米(Philippe Remy)以及菲利普·艾利(Philip Irri)正迅速取得进步。今年年初,布拉德曾在谷歌的日本总部的社交聚会上,向人工智能爱好者演示其应用。它的表现令人无可挑剔,直到其本身受到语言限制。

  尽管英文的手写文字识别被视为深度学习的入门基础,但日语识别却相当复杂。因为日语中包括日语汉字等符号字符,这些汉字由可独立阅读的元素组成,但却很难辨别首尾。此外,日语中有2000多个常见汉字,有些汉字笔画相当繁复。Reactive的算法利用神经网络进行模式匹配,通过不断重复这个过程以尽可能地提高辨认准确率。

  富士通实验室项目负责人冈本青史(Seishi Okamoto)表示:“事实上,这项技术可用于专门的领域,在商用上取得速度和可扩展性方面的优势。用于手写中文识别的深度学习已达到人类的水平,很有可能即将超过人类水平。”富士通实验室正在开发识别中文的软件。

  尽管Reactive的技术已经在谷歌等公司的活动上多次公开展示,但其数据尚未得到独立验证,或是获得同行业人士的评价。与基于硬性规则的传统算法不同,深度学习人工智能技术模仿了人脑处理信息的方式。只要输入足够多的数据,并设定期望获得的输出结果,神经网络就能自动进行中间过程的处理,从而找到不同于传统方法解决方案。

  蒙特利尔大学计算机科学教授约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)表示:“有多方面因素在发挥作用,包括高性能计算成了廉价基础商品,大规模数据集成为可能,基础科学研究也不断获得进步。工具的民主化也帮助第二级用户更方便地开发新应用和新产品。”

  所有这一切都在加速人工智能技术的进化。CB Insights公布数据显示,2015年专注于教育、零售和农业等领域的人工智能创业公司获得的投资达到3.1亿美元,5年时间增长了近7倍。

  一旦神经网络建立起来,它就不必再局限于语言应用方面。在马尔金等人的空闲时间内,他们从谷歌下载了5000多套衣服,并向其应用程序展示。此后,他们向应用展示穿着暴露服装的女性照片,应用回答称“性感的衣服”。

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