近日，谷歌發(fā)布了最新版機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過識(shí)別圖像中的內(nèi)容，配上對應(yīng)文字，效果達(dá)到了歷史最佳。谷歌已經(jīng)在 TensorFlow 上開源了這項(xiàng)成果。自 2014 年以來，谷歌一直致力于這個(gè)項(xiàng)目，現(xiàn)在這個(gè)算法描述圖像的準(zhǔn)確率已經(jīng)高達(dá) 93.9% 。

因?yàn)樗麄冋谑褂靡粋€(gè)使用一個(gè)開始架構(gòu)的最新的迭代，所以對于谷歌團(tuán)隊(duì)來說，有個(gè)大問題是該算法是否可以做的比簡單識(shí)別圖像中的對象更多。要真正解釋和描述一張照片，人工智能不僅需要了解圖片中是什么，更要了解圖像中這些對象有什么相互關(guān)系。谷歌的開發(fā)人員表示這不只是一個(gè)數(shù)據(jù)的倒推。該算法必須能夠自然地理解圖像中的對象和它們的用途。

谷歌研究的博客發(fā)文說：“令人興奮的是，在展示全新情境時(shí)，我們的模型的確可以產(chǎn)生準(zhǔn)確的配文，這顯示出系統(tǒng)對圖像中目標(biāo)和背景的理解更深了?！蓖瑯又匾氖牵八€學(xué)會(huì)了如何表示知識(shí)在自然的英語短語，盡管它只讀了人類給的說明字幕，沒有在接受其他額外的訓(xùn)練。”

至少從目前來說，相對于視頻，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能更好地理解靜止圖像的內(nèi)容。

via Google Research Blog

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