今年夏天，谷歌在人工智能领域获得突破。谷歌发明了一个软件，只需要看一下YouTube上的视频，就能学会识别猫和人，还有其他东西。这项技术根据脑细胞的运作方式建立，并已开始让谷歌的产品变得更聪明。而语音识别也成了这一软件的首个盈利服务。
谷歌的学习软件基于对一组相互连接的脑细胞的模拟。这些脑细胞可以彼此沟通，互相施加影响。当把这样一个神经网络暴露在数据面前，不同神经元之间的关系会发生改变。这样，网络就会发育出对某个类别的输入数据作出特定反应的能力。通过这种方式，网络“学”到了一些东西。
在过去的几十年里，神经网络已被使用在机器学习的领域，例如国际象棋软件或脸部识别。谷歌的工程师找到了可以利用更多计算力量的方法，这是之前做不到的。他们制造出的神经网络可以不需要人的帮助，而且还很稳定，可以走出实验室展示阶段，进入商业化过程。
谷歌的神经网络可以自己决定什么类型的数据需要特别注意，什么模式特别重要。例如，哪些颜色和特别的形状是软件正在识别的物体的重点？所以它无需人类使用者来做决定。
谷歌现在正使用神经网络来更准确地识别语音，对于谷歌的智能手机操作系统安卓来说，这一功能变得越来越重要，对谷歌在苹果上的搜索应用来说也是如此。“我们在修正错误单词方面改进了20%到25%，”谷歌的语音识别领导文森特•凡豪克（Vincent Vanhoucke）说，“这意味着更多的人会得到无错的完美体验。”目前，神经网络只对美式英语有效，不过凡豪克表示谷歌正在其他方言和语言上作出相似的尝试。
其他一些谷歌的产品也会从新型学习软件中受益。例如，谷歌的图片搜索工具可以更好地理解图片的内容，而不依赖周围的环境。而谷歌的无人驾驶汽车和嵌入移动计算机的眼镜也能依靠软件来更好的理解现实世界数据。这项新技术在今年6月登上了很多媒体的头条。那时，谷歌的工程师发表了实验结果。他们从YouTube的视频中获得了1000万张图片，并把这些图片扔到了模拟脑细胞中，为了完成这一工作，几千台计算机的1万6千个处理器连续不断地工作了10天。
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