AI人工智慧將的到來將帶領人類進入一個新的時代， 隨著電腦技術與資訊技術的發展， AI人工智慧越來越多的插足我們的日常生活， 今天， 我們來講講那些與AI人工智慧有關的圖像識別。
隨著時代的進步， 越來越多的東西也逐漸的依賴於越來越難以捉摸的AI人工智慧， 不過漸漸的， 人們發現後者的一些缺陷也越來越重要。
人類擁有記憶， 擁有“高明”的識別系統， 比如告訴你在你面前的一隻貓它是“貓”， 明天你再看到貓， 你也一樣可以認出來。
可是AI人工智慧不行， Google 實驗室做過實驗， 今天， 給AI人工智慧能夠通過一千萬張貓的圖片，
不過作為人類， 人們在通過眼睛查看到光源反射， “看”到了自己眼前的事物， 但是可能很多內容元素人們並不在乎；就像你好幾天甚至更久前剛剛擦肩而過的一個人， 如果你今天再次看到， 你不一定會記得他， 但是AI人工智慧將可以記住所有它見過的任何人， 任何事物。
不過那樣真的好嗎？如果說AI人工智慧通過一千萬張貓的圖片認識了什麼是貓， 那麼需要多少張圖片去認識這個世界？
比如這張圖， 人類會覺得這是很簡單的黃黑間條嘛。 不過如果你問問最先進的人工智慧， 它給出的答案會是校車，
確實， 現在的人工智慧圖像識別技術已經非常先進了。 比方說， 下面這幅圖AI雖不能識別出這是一條戴著墨西哥帽的吉娃娃狗（說實話有的人也未必能認出）， 但是起碼能識別出這是一條戴著寬邊帽的狗。 但是懷俄明大學進化人工智慧實驗室最近的一項研究卻表明， 這些AI未必總是那麼靈光， 就像開篇的例子那樣， 最先進的AI把這些隨機生成的簡單圖像當成了鸚鵡、乒乓球拍、百吉餅或者蝴蝶。
當研究人員把研究結果提交給神經資訊處理系統大會進行討論時， 專家形成了涇渭分明的兩派意見。 一組人年紀略大， 領域經驗更豐富， 他們認為這個結果是完全可以理解的。 另一派人則相對年輕，
但隨著AI不斷自我開發自己， 有一天我們發現自己搞不懂AI也不奇怪。 “電腦做什麼不再是人寫代碼寫出來的了， ”Clune說：“這幾乎是相互作用的元件間的規模效益導致的智慧出現。 ”在這一智慧的利用上我們無疑沒有浪費時間。 但是在我們這麼做的時候是否完全理解了它就不太清楚了。
未完待續