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對於(yu) 我們(men) 人類來說，識別一隻貓可以在瞬間完成，而對於(yu) 計算機來說，由於(yu) 它不具備人類大腦高度發達的神經反射係統，所以識別一隻貓很難，這不是計算機有了高速運算的能力就可以做得到的。穀歌公司為(wei) 了在1000萬(wan) 個(ge) 視頻中找到貓的視頻，用了1.6萬(wan) 台計算機，花了3天時間。他們(men) 把這些計算機連接起來，構成了一個(ge) 龐大的計算機神經網絡，並與(yu) 互聯網相連，讓這個(ge) 神經網絡自己學習(xi) 如何識別貓。這就是人工智能領域新一代的機器學習(xi) （machine learning）形式——深度學習(xi) (deep learning)。換句話說，就是讓計算機像人腦一樣去學習(xi) 和思考。
當穀歌公司最初設計地圖係統的時候，完全依賴人工來確認街拍的每一個(ge) 地址。因為(wei) 工作量巨大，後來搭建了能夠深度學習(xi) 的人工智能係統——Google Brain。現在，用這個(ge) 工具處理法國所有街道的地址數據，用時不到一個(ge) 小時。而穀歌公司研發的自動駕駛汽車，還有它的廣告業(ye) 務，都從(cong) 這個(ge) 智能係統中獲得了很大的好處。
和傳(chuan) 統的機器學習(xi) 不同，深度學習(xi) 是把計算機科學和人類的神經學結合起來，讓計算機自主學習(xi) 。比如，不是由人告訴計算機這是一隻貓，然後讓它來進行識別和印證。而是給計算機提供大量的圖片數據，讓它自己學習(xi) 和分析，然後自主形成“貓”的概念，就像人類大腦的視覺皮層那樣反應。有了具備深度學習(xi) 能力的人工智能係統，以後駕車出行時，汽車就能主動提醒你周圍的路況，還能應用於(yu) 語音和臉部識別、醫療診斷等領域。
2016年新年伊始，臉書(shu) （Face book）創始人馬克·艾略特·紮克伯格就宣布要研發一台智能機器來控製自家住宅的各項功能，並且幫助他工作，類似於(yu) 一個(ge) 無形的管家，並把它與(yu) 《鋼鐵俠(xia) 》（Iron Man）電影中的智能電腦賈維斯（Jarvis）相提並論。由此可見，臉書(shu) 也要躋身深度學習(xi) 機器人的領域了。
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