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OFweek工控网讯：AndrejKarpathy知道和人工智能比赛时的感受。他第一次和人工智能正面对抗是在2011年。当时斯坦福大学的一群研究人员刚刚制造出全世界效果最好的图像识别软件，而他想看看自己的大脑与他们的数字造物在进行标准图像识别测试时有多大优势。斯坦福大学的软件分析了一个由近5万张图片组成的图片库，将每一张图片归为十类中的一类，如 狗 ， 马 和 卡车 等。 软件当时的识别准确度大约为80%。Karpathy进行了同样的测试，以94%的准确度完败人工智能。Karpathy是斯坦福大学的研究生，他以为在很长一段时间内，人类都能这类测试中胜过机器。Karpathy在一篇提及人工智能算法的博文中说道： 人工智能算法的准确度很难超过80%，不过我猜还是可以将准确度提高到85%至90%。 但他错了。 去年，Google研究人员搭建了一个系统，在更复杂的ImageNet图像识别测试中达到93.4%的准确度。Karpathy与斯坦福大学的一些同事一道，又与这一系统进行了正面对抗。不过这次，他们的准确度在一开始只达到了85%。 2011年的测试并不能与ImageNet相提并论，但重要的是：人类在2011年能轻易地打败人工智能软件；现在却不行了。绝对没有希望获胜。 这个故事可以延伸很远，从Google到Facebook，从IBM到百度，到处洋溢着对目前人工智能的兴奋之情。这些巨头都在一个名为深度学习的新兴领域投入巨资，深度学习是按照大脑积累知识的方式进行建模。自2013年以来，ImageNet竞赛的冠军都是深度学习算法，而且其在语音识别、视频识别乃至金融分析中都有惊人表现。 加州大学伯克利分校教授、人工智能专家StuartRussell表示，这让人工智能领域为之震动，因为以前人们长期认为不可能被计算机解决的问题突然被计算机解决了。

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