微软：我家的深度学习超越了人类和Google

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微软研究人员在深度学习技术的发展上再次超越自己，取得了巨大的成就。亚洲研究机构的工作人员发表了一篇关于深度学习的学术论文，称微软最新的深度学习系统在一项指标上超过了人类。

据报道，微软最新的深度学习系统在识别2012版imagenet图像数据库时的错误率仅为4.94%，与普通人相比为5.1%。辨别图像的任务是让主体辨别图像中的物体，然后将图像分类到正确的类别中。微软研究人员在一篇学术论文中说，在这项视觉识别任务中，这一结果(图像识别的错误率)首次超过了人类水平。

这篇学术论文的发表不仅引起了人工智能领域人们的关注，也证明了微软在深度学习技术方面的实力。当然，这也将导致facebook和谷歌在这个领域的竞争。深度学习是机器学习研究中的一个新领域。其动机在于建立和模拟用于分析学习的人脑神经网络。它允许计算机模仿人脑的思维机制来解释数据，如图像、声音和文本。

微软研究人员还表示，最新的深度学习系统可以将谷歌的谷歌网络系统的性能提高26%，从而超越人类的能力。然而，原始的googlenet系统具有6.66%的图像辨别错误率。

有趣的是，这些微软研究人员并不认为计算机比人类有更好的图像辨别能力。他们说:

虽然我们的算法在这个特定的图像数据库上实现了这个结果，但这并不意味着计算机图像识别在图像识别方面优于人类。当识别基本类别时，如日常必需品或生活常识，在计算机中有明显的错误，但在人类中没有。然而，我们仍然相信，我们的结果表明，在图像识别中，该算法具有使计算机达到人类水平的巨大潜力。