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像大脑一样学习 探秘Android系统的神经网络

辰乐科技 | 发布时间: 2018-04-07 22:47

像大脑一样学习 探秘Android系统的神经网络

【牛华网讯】北京时间2月19日消息,据国外媒体报道,当Google开发最新版Android移动系统时,Google大幅改进了系统对语音命令的处理方式。Android采用一个语言识别系统,该系统基于所谓的神经网络——一种非常类似人脑的计算机学习系统。

神经网络

Google 语音识别方面的负责人文森特•凡豪克(Vincent Vanhoucke)表示:“仅仅改变模式就可以做到如此好,对于很多用户而言,这的确是一个惊喜。”

凡豪克表示,新版Android(Jelly Bean)语言错误率比前一版本低大约25%,这使得人们更加适应语音命令。

今天,他表示,对着手机说话时,用户更加倾向使用自然语言。换句话说,他们的行为越来越不对着一个机器人讲话。“它的确正在改变人们的行为方式,”他说道。

这只是神经网络算法正在改变我们技术生活的一个例子。1980年代,它曾是最热门的研究领域,此后数年逐渐冷淡。随着微软和IBM相继效仿Google研究现实应用程序,神经网络再次成为热门领域。

当你对着Android语言识别软件说话时,你的语言声谱图切割,发送到Google分布在全球的8个不同电脑主机。Google将利用凡豪克及其团队开发的神经网络模式处理声谱图。

事实上,Google非常擅长于分割类似的海量计算工作,处理和识别速度非常迅速。这一切要归功于杰夫·狄恩(Jeff Dean)及其工程师团队,他们在革新现代数据中心工作方式方面享誉业界。

神经网络为凡豪克这样的研究者分析海量样本提供了一种方法,他们可以以此预测全新样本所代表的意义。这种研究方法来自生物学,生物体内神经元与其他细胞形成网络,它们可以以特殊的方式处理信号。

在Jelly Bean采用的神经网络中,通过分析大量的现实世界数据,Google可能构建了数种语言工作模式,例如一种针对英语的语音搜索请求。

多层处理

多伦多大学计算机科学系教授杰弗里·希尔顿(Geoffrey Hinton)表示:“长久以来,人们一直相信——部分基于我们脑海里看到的东西——想要获得一个良好的感知系统,你需要使用多层次机能。但问题是你如何学习有效地使用这些技能。”

Android将用户语音命令图像化,Google利用神经网络模式加以处理,进而识别用户语言。

Google语言技术首先摘取用户语言的各个部分——不同类型的元音和辅音组成单词。这就是神经网络的一个层面。然后,它利用信息进行更加全面的猜测,这些关联部分的每个层面将让猜测结果更加接近用户意图。

神经网络算法还可以用于分析图像。希尔顿表示:“你所需做的就是在像素中发现一小部分结构,例如图片的一个边缘。你就需要一个特征检测层,用以检测类似小边角的东西。一旦完成,你需要另一个特征检测器,用以检测边缘结合体。完成后,你需要另一个层级,依此类推。”

1980年代,神经网络承诺过类似的研究,但希尔顿认为实现多层次分析的非常困难。

但是到2006年,神经网络领域出现两大改变。首先,希尔顿及其团队研究出绘制深度神经网络的方法。第二,随着低成本图形处理设备的出现,大学教授可以利用更便宜和更快的设备处理大量计算。

希尔顿表示:“由于处理速度突然提升30倍,情况大有改观。”

现状

今天,神经网络算法开始进入语言识别和图像软件,但希尔顿认为该技术可能应用到任何需要的地方。去年11月,多伦多大学曾利用神经网络预测药物分子的现实运动情况。

杰夫·狄恩表示,Google现在正在多种产品中使用神经网络算法,包括一些实验产品。但是,Jelly Bean语言识别软件应用得最为深入。他表示:“它与图像搜索关系紧密。你可以利用图像像素识别物体。”例如,Google街景使用神经网络算法区别不同物体的图像。

值得一提的是,神经网络算法甚至已经走入“寻常百姓家”。去年,包括狄恩在内的Google研究员就开发了一个神经网络项目,它可以自主学习识别YouTube视频中的猫。

微软和IBM也在研究神经网络。去年10月,微软首席研究员Rick Rashid在天津演示了基于神经网络的语言处理软件。在演示过程中,Rashid用英文说话,每句话都会停顿一下。微软的软件同步翻译他的话,然后向观众说出翻译。该软件甚至可以调整自己的语调,让自己的语气更接近Rashid。

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