看著上面的圖片人類可以很容易的描述出“這是一個(gè)正在騎摩托車的人”、“三條狗在草地上奔跑”，但如果想讓電腦“看”完圖片之后能自動(dòng)給出一段這樣的概述就不是一件容易事了，而現(xiàn)在Google卻已經(jīng)做到了。
按照Google的說(shuō)法，通過(guò)自行開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，它們現(xiàn)在已經(jīng)可以用自動(dòng)化的方式來(lái)為圖片添加自然語(yǔ)言描述。這項(xiàng)技術(shù)不但有望讓那些對(duì)顏色不敏感的人群可以快速理解圖片中的內(nèi)容，也可以在網(wǎng)絡(luò)狀況不好的情況下用文本來(lái)暫時(shí)替代圖片顯示；當(dāng)然，更重要的是它還可以讓Google的圖片搜索功能更強(qiáng)大。
在以前，業(yè)界在用計(jì)算機(jī)對(duì)圖片進(jìn)行自然語(yǔ)言描述時(shí)基本使用的都是計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理技術(shù)；但現(xiàn)在得益于機(jī)器翻譯技術(shù)的進(jìn)步，通過(guò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)轉(zhuǎn)換，機(jī)器可以先把法語(yǔ)轉(zhuǎn)換成一個(gè)矢量，接著另外一個(gè)RNN用戶就可以通過(guò)這個(gè)矢量把法語(yǔ)轉(zhuǎn)換成德語(yǔ)；這樣Google只要能用另外一種具備圖片識(shí)別能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN)替換掉第一個(gè)RNN就可以得到一句能描述圖片的自然語(yǔ)言了。
所以整個(gè)自然語(yǔ)言的生成過(guò)程就是由讀取視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN到產(chǎn)生語(yǔ)言的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，進(jìn)而最終得到一句自然語(yǔ)言。Google方面的測(cè)試顯示，這項(xiàng)技術(shù)的整體效果表現(xiàn)還不錯(cuò)。當(dāng)然，我們從第一張圖中也可以看到這其中是會(huì)出現(xiàn)一些小錯(cuò)誤甚至完全不準(zhǔn)確的情況，不過(guò)隨著數(shù)據(jù)集的增加和成熟，整體的精確度會(huì)越來(lái)越高。
其實(shí)，早在今年6月份時(shí)，Google就發(fā)過(guò)一篇博客闡述它們是如何讓用戶可以根據(jù)圖片中的內(nèi)容來(lái)搜索；在9月份時(shí)，Google又更新了它們?cè)趫D像中物體識(shí)別、分類和標(biāo)記方面的進(jìn)展。如今到了11月，Google在這方面的技術(shù)又有了新的突破。不難看出，最終機(jī)器將會(huì)更了解圖片，而人們也會(huì)更容易找到自己想要的圖片。
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