微軟的研究人員在深度學習技術的發展上，又一次超越自己取得碩果。亞洲研究機構的職員們發表了一篇關於深度學習的學術論文，並表示，微軟最新的深度學習系統在一個指標上超越人類。
該論文表示，微軟最新的深度學習系統在分辨 2012 年版的 ImageNet 圖像數據庫時，錯誤率只有 4.94%，相比於普通人的 5.1%。這個辨別圖像的任務大致是讓被試辨別在圖像中的物體，然後把這張圖像歸類於正確的類別中。微軟的研究人員在學術論文中表示，在這個視覺識別的任務中，這樣的結果（識別圖像的錯誤率）首次超越了人類的水平。
這次的學術論文發表不僅引起了人工智能領域相關人士的注意，同時，證明了微軟在深度學習技術方面的實力。當然，也會引起Facebook和Google在這方面的人才競爭。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它讓計算機模仿人腦的思考機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
微軟的研究人員還表示，最新的深度學習系統是通過提升 Google 的 GoogLeNet 系統性能，大概提高了 26%，從而實現超越人類能力的。而原本的 GoogLeNet 系統圖像辨別錯誤率達到 6.66%。
有趣的事情是，這些微軟研究人員並不認為計算機的圖像辨別能力勝於人類。他們說：
雖然在這個特定的圖像數據庫上，我們的算法成就這樣的結果，但這並不意味著在圖像識別上，計算機的圖像識別勝於人類。在識別基本類別的時候，比如日常用品或者生活常識，計算機存在明顯的錯誤，而人類則不會了。不過，我們依然相信，我們的成果表明在圖像識別上，算法有著巨大的潛能讓計算機達到人類的水平。
（本文轉載自合作夥伴《雷鋒網》；未經授權，不得轉載）
