據(jù)國外媒體報道，互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌公司公布了一組圖片，這些圖片展示了先進人工智能系統(tǒng)如何對圖片進行分析和處理。因此，它們也可以被稱作計算機眼中的世界。

　　谷歌公司的工程師為了處理網(wǎng)絡(luò)上數(shù)以億計的圖片，開發(fā)了一種被他們稱為“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的工具，簡稱為“ANNs”。 為了能夠識別特定物體，谷歌的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)先對大量相似圖片進行處理和學(xué)習(xí)，然后就能學(xué)習(xí)到特定物體獨一無二的特征。例如，如果要使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別叉子，那么ANNs首先要處理大量含有叉子的照片，然后學(xué)習(xí)得到叉子的特征，即叉子含有一個手柄、兩到四個尖頭。在識別過程中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就通過判斷圖片中是否含有手柄以及尖頭來識別圖片中是否含有叉子。

　　令人高興的是，谷歌公司已經(jīng)開始向公眾提供ANNs的源代碼。人們可以上傳自己感興趣的圖片，并將原始圖片變換成那些看上去既神奇但又感覺有點可怕的圖片。面對如此怪異的識別結(jié)果，一個簡單的解釋是ANNs是通過獲取圖像里面的模式來識別圖像，就像小孩可以在云中找到一些形狀一樣。但模式識別有可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)果，這就使得ANNs可能將一幅正常圖片變換成一幅非常奇怪的錯誤圖像。實際上，谷歌的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)包含十到三十層節(jié)點。當(dāng)圖片被送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，每層節(jié)點都會提取復(fù)雜信息。在這些復(fù)雜信息中圖片的輪廓相對簡單，最復(fù)雜的是整幅圖片。

　　計算機科學(xué)家最近認識到，當(dāng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的更高層處理圖片時，可以獲得更復(fù)雜的特征甚至是一個完整的對象。但系統(tǒng)存在缺陷，比如一幅圖片中含有一個人的面部，而面部剛好有個類似眼睛的污點，那么ANNs會被污點欺騙，經(jīng)過一段時間的重復(fù)處理后就會在污點處形成眼睛。

　　這個被稱作DeepDream的以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖片識別軟件的結(jié)果是超現(xiàn)實的，它可以把世界上最著名的畫作變換成非常奇怪的、美麗的抽象形式作品。

　　然而，僅僅是使用這款軟件就需要很深的專業(yè)知識，超出了大部分人的能力范圍。英國《每日郵報》因此招募了相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜褺ill Cava來使用DeepDream，并將世界上一些知名的地標(biāo)性圖片(如大本鐘)以及埃德·米利班德猛(英國工黨黨魁)吃三明治的圖片公布出來