據國外媒體報道，Facebook以及谷歌正在創建規模龐大的神經元網絡——人工大腦，其可以立即識別照片中人的面部、車輛、建筑物以及其他對象。但是，該系統局限性仍存。
該網絡可以識別語音、將一種語言翻譯成另一種、定向投放廣告或者教會機器人開啟瓶蓋。如果將整個過程逆轉，人們可以讓該系統具備全新能力，不僅可以識別圖像，而且可以創造圖像。
本周五，Facebook表示，其正在教授自家的神經元網絡完成創建包括飛機、汽車及動物在內的圖像的任務，在40%的情況下，這些圖像足以讓我們相信自己看到的是真實照片。據Facebook的人工智能研究員羅博·費格思（Rob Fergus）表示，該網絡已經能夠理解照片這一事物的原理與結構。
與此同時，來自谷歌的研究人員則正在進行截然相反的工作，他們通過神經元網絡將真實的照片轉換成某種超現實主義的風格。他們讓機器識別照片中熟悉的模式，然后對這些模式進一步增強，然后在同一張照片中重復這一步驟。如果照片中的云朵有點像鳥，網絡就會使其變得更像鳥一點，周而復始，直至完全體現出一只鳥的樣子，其結果就是某種由神經元網絡生成的抽象藝術畫作。
此類由Facebook和谷歌創建的神經元網絡跨越了“多層”人工神經元，它們能夠一致地工作，且能夠很好的完成特定任務。
谷歌表示，通過將神經元網絡的運行過程逆轉，傳授它們生成圖像的技巧，能夠讓人們更好的理解它們的運作機理。谷歌讓網絡對自己在圖像中發現了什么進行描述。有時，它們只是發現了某個形狀的邊界；有時，它們發現了更加復雜的事物，例如位于水平線上一座塔的輪廓或者一棵樹中隱藏的建筑物。每一次，研究人員都能夠更好地理解該網絡。
通過該技巧，就特定層面的神經元是如何理解一副圖像的問題，人們可以獲得一個量化的答案，這幫助研究人員通過可視化方式來理解神經元網絡如何處理分類任務，進而改進網絡架構以及判斷是否網絡通過訓練完成了自我學習。
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