微软的研究人员在深度学习技术的发展上，又一次超越自己取得硕果。亚洲研究机构的职员们发表了一篇关于深度学习的学术论文，并表示，微软最新的深度学习系统在一个指标上超越人类。
该论文表示，微软最新的深度学习系统在分辨2012年版的ImageNet图像数据库时，错误率只有4.94%，相比于普通人的5.1%。这个辨别图像的任务大致是让被试辨别在图像中的物体，然后把这张图像归类于正确的类别中。微软的研究人员在学术论文中表示，在这个视觉识别的任务中，这样的结果(识别图像的错误率)首次超越了人类的水平。
这次的学术论文发表不仅引起了人工智能领域相关人士的注意，同时，证明了微软在深度学习技术方面的实力。当然，也会引起Facebook和Google在这方面的人才竞争。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它让计算机模仿人脑的思考机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
微软的研究人员还表示，最新的深度学习系统是通过提升Google的 GoogLeNet系统性能，大概提高了26%，从而实现超越人类能力的。而原本的GoogLeNet系统图像辨别错误率达到6.66%。
有趣的事情是，这些微软研究人员并不认为，计算机的图像辨别能力胜于人类。他们说：
虽然在这个特定的图像数据库上，我们的算法成就这样的结果，但这并不意味着在图像识别上，计算机的图像识别胜于人类。在识别基本类别的时候，比如日常用品或者生活常识，计算机存在明显的错误，而人类则不会了。不过，我们依然相信，我们的成果表明在图像识别上，算法有着巨大的潜能让计算机达到人类的水平。
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