資料圖：北京一名市民正在使用識(shí)花軟件。中新網(wǎng) 邱宇 攝
中新網(wǎng)北京4月20日電(邱宇) 花草種類繁多，有些不易分辨，識(shí)花軟件的出現(xiàn)解決了這一難題。雖然功能看似簡(jiǎn)單，但其背后的技術(shù)與“阿爾法狗”一樣，都是人工智能深度學(xué)習(xí)。
耗時(shí)三秒！告訴你這是什么花
難以分辨相似度較高的桃花和杏花？想知道小區(qū)或公園常見花草的名字？識(shí)花軟件可以輕松解決這一問題。
近幾年，市場(chǎng)上出現(xiàn)了微軟識(shí)花、形色、花伴侶等手機(jī)軟件，只需將拍攝的花草照片上傳，就能顯示該植物的名稱和相關(guān)介紹。
北京市民吳先生用“又快又準(zhǔn)”形容他對(duì)一款識(shí)花軟件的體驗(yàn)。“讀幼兒園的女兒好奇心強(qiáng)，常問一些花草名，有些我也不知道，但又沒辦法在網(wǎng)上搜索?！彼f(shuō)，識(shí)花軟件在三秒內(nèi)就能給出結(jié)果，而且很準(zhǔn)確。
根據(jù)形色提供的數(shù)據(jù)，從用戶上傳照片到顯示花的名稱，流程用時(shí)在一至三秒。
春季，識(shí)花軟件使用者明顯增多。天氣好的時(shí)候，形色平均每天圖片上傳量達(dá)50萬(wàn)張。“這是一個(gè)很夸張的數(shù)字，”形色創(chuàng)始人陳明權(quán)說(shuō)，“我們擁有的植物圖片總量已超過1000萬(wàn)。據(jù)我了解，全球最大的植物數(shù)據(jù)庫(kù)圖片量也只有400多萬(wàn)?！?/span>
形色(左)與微軟識(shí)花軟件界面。
識(shí)別準(zhǔn)確率和信息量有待提高
目前，形色已能夠識(shí)別出4000種植物，準(zhǔn)確率約90%。
但是，受拍攝角度、清晰度和花朵是否盛開等因素的影響，識(shí)花軟件的準(zhǔn)確率也有波動(dòng)。
多肉植物愛好者王女士告訴中新網(wǎng)記者，她在拍攝小區(qū)里的花朵后，某款識(shí)花軟件給出的答案是“這是一只鳥”，讓人哭笑不得。
王女士說(shuō)，識(shí)花軟件給出的花草相關(guān)信息量太少?！氨热?，不少香水的前調(diào)、中調(diào)、后調(diào)會(huì)用花香來(lái)描述，但許多人對(duì)花香并沒有直觀的感受。如果在介紹花草時(shí)順便提一下哪款香水有這種香味，會(huì)很實(shí)用?！?/span>
還有使用者認(rèn)為，識(shí)花軟件可以介紹一下花草的生長(zhǎng)周期、養(yǎng)殖技巧，在識(shí)別內(nèi)容上也可以拓展到水果、蔬菜等。
資料圖：盛開的桃花。 中新網(wǎng)記者 張尼 攝
背后的技術(shù)：人工智能深度學(xué)習(xí)
雖然功能看似簡(jiǎn)單，但識(shí)花軟件“形色”采用的技術(shù)與谷歌“阿爾法狗(AlphaGo)”一樣，都是人工智能深度學(xué)習(xí)。
“我們做了一個(gè)模型，教計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)，這一過程類似于人類的大腦認(rèn)知學(xué)習(xí)活動(dòng)，對(duì)外界的認(rèn)識(shí)是從無(wú)到有的?！标惷鳈?quán)說(shuō)。
據(jù)他介紹，模型最初只能識(shí)別很少的幾種花，隨著用戶上傳花的種類和數(shù)量不斷增多，加上識(shí)別模型也在不斷改進(jìn)，識(shí)別的準(zhǔn)確率和種類也隨之提高，這與小孩學(xué)習(xí)是一樣的。
人工智能與深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？陳明權(quán)說(shuō)，從范疇來(lái)看，人工智能最大，機(jī)器學(xué)習(xí)次之，深度學(xué)習(xí)最小。
2016年3月9日，韓國(guó)圍棋棋手李世石(右)VS谷歌AlphaGo的人機(jī)大戰(zhàn)賽在韓國(guó)首爾舉行。
觸景無(wú)限公司技術(shù)總監(jiān)嚴(yán)彥在IT、人工智能領(lǐng)域從業(yè)多年，他告訴中新網(wǎng)記者，人工智能的目的是用電腦來(lái)替代人腦活動(dòng)，其范疇包括機(jī)器學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)隨著電腦的處理能力大幅提升而快速發(fā)展起來(lái)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。
嚴(yán)彥說(shuō)，相對(duì)于其他多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)能應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域，且有著更好的效果。深度學(xué)習(xí)有點(diǎn)類似于人腦神經(jīng)系統(tǒng)的工作，它包含很多信息的過濾層，每一個(gè)過濾層都能對(duì)信息進(jìn)行進(jìn)一步抽象。
比如對(duì)一張圖片的識(shí)別，第一層過濾可以找出圖片中的物體邊緣的點(diǎn)，第二層過濾能找出直線、圓圈等簡(jiǎn)單的形狀，第三層過濾可以把這些簡(jiǎn)單的形狀識(shí)別成行人、自行車等復(fù)雜物體。通過對(duì)信息的層層過濾和分析，其輸出結(jié)果就越來(lái)越接近人腦識(shí)別效果。
2015年4月20日，奔馳無(wú)人駕駛概念車亮相上海車展。中新社發(fā) 湯彥俊 攝
除了識(shí)花，人工智能還有哪些應(yīng)用？
人工智能概念誕生于上世紀(jì)50年代，近幾年在技術(shù)上有了突破式進(jìn)展。
根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《2015年中國(guó)人工智能應(yīng)用市場(chǎng)研究報(bào)告》，人工智能市場(chǎng)將保持高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模約為1190億人民幣，中國(guó)約為91億。
從應(yīng)用上看，語(yǔ)音和人臉識(shí)別、聊天機(jī)器人、智能家居、無(wú)人駕駛均采用了人工智能技術(shù)。
嚴(yán)彥說(shuō)，隨著人工智能的發(fā)展，人們的生活品質(zhì)在機(jī)器的輔助下會(huì)有很大的提升。同時(shí)，很多人的工作也有可能會(huì)逐漸被機(jī)器所取代，這將會(huì)對(duì)未來(lái)人類社會(huì)的分工造成較大的沖擊。
“但人工智能是否可以完全取代人呢？我覺得這還是很遙遠(yuǎn)的事情?！彼f(shuō)。(完)
