據(jù)外媒報道，微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識別的研究論文，表示在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫ImageNet中的圖像時錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率。

　　圖像識別系統(tǒng)錯誤率已低于人類（圖片來自新浪）

　　微軟研究人員在論文中表示，“據(jù)我們所知，這是電腦第一次在圖像識別挑戰(zhàn)中戰(zhàn)勝人類。但是，我們的算法仍然會在某些地方犯錯而不如人類，尤其是那些需要聯(lián)系背景理解或需要高層次知識的情況。”

　　一位名為孫健(音譯)的微軟研究員在微軟博客中通俗地解釋道：“對于人來說，區(qū)別一只羊和一頭母牛沒有任何問題，但是電腦在處理這種簡單任務(wù)時并不完美。然而電腦在某些方面卻具有優(yōu)勢，科學(xué)家們可以訓(xùn)練電腦去觀察圖像的細節(jié)、紋理、形狀和背景等無法被人類觀察到的細節(jié)，比如它能夠識別不同羊的品種，這是它超越人類的地方”。

　　雖然電腦系統(tǒng)相比較人類大腦仍有很多不足，但是微軟研究小組認為“這樣的成果并不能說明機器視覺已經(jīng)大體上超越了人類。雖然如此，但是我們相信，在執(zhí)行許多圖像識別任務(wù)時，機器算法仍展示了它未來巨大的潛力。”

　　另外，在微軟發(fā)布論文前一個月，百度也曾發(fā)表過自己的研究成果：百度使用了自家的超級計算機系統(tǒng)，識圖錯誤率為5.98%。而在這二者之前，識別ImageNet圖像數(shù)據(jù)庫的最好成績是由谷歌在2014年創(chuàng)下的，當時谷歌深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的錯誤率是6.66%。