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识别一只猫有多难?对于我们人类来说,识别一只猫可以在瞬间完成,而对于计算机来说,由于它不具备人类大脑高度发达的神经反射系统,所以识别一只猫很难,这不是计算机有了高速运算的能力就可以做得到的.谷歌公司为了在1000万个视频中找到猫的视频,用了1.6万台计算机,花了3天时间.他们把这些计算机连接起来,构成了一个庞大的计算机神经网络,并和互联网相连,让这个神经网络自己学习如何识别猫.这就是人工智能领域新一代的机器学习（machine learning）形式——深度学习（deep learning）.换句话说,就是让计算机像人脑一样去学习和思考.
当谷歌公司最初设计地图系统的时候,完全依赖人工来确认街拍的每一个地址.因为工作量巨大,后来搭建了能够深度学习的人工智能系统——Google Brain.现在,用这个工具处理法国所有街道的地址数据,用时不到一个小时.而谷歌公司研发的自动驾驶汽车,还有它的广告业务,都从这个智能系统中获得了很大的好处.
和传统的机器学习不同,深度学习是把计算机科学和人类的神经学结合起来,让计算机自主学习.比如,不是由人告诉计算机这是一只猫,然后让它来进行识别和印证.而是给计算机提供大量的图片数据,让它自己学习和分析,然后自主形成“猫”的概念,就像人类大脑的视觉皮层那样反应.有了具备深度学习能力的人工智能系统,以后驾车出行时,汽车就能主动提醒你周围的路况,还能应用于语音和脸部识别、医疗诊断等领域.
2016年新年伊始,脸书（Facebook）创始人马克·艾略特·扎克伯格就宣布要研发一台智能机器来控制自家住宅的各项功能,并且帮助他工作,类似于一个无形的管家,并把它和《钢铁侠》（Iron Man）电影中的智能电脑贾维斯（Jarvis）相提并论.由此可见,脸书也要跻身深度学习机器人的领域了.
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