機器視覺也就是計算機識別影象的能力。過去三十年裡，計算機視覺技術一直沒有突破性的進展，像人臉識別這種不算困難的任務，竟然一直攻克不了。
然而最近幾年，人工智慧領域的深度學習技術，終於讓計算機在影象識別領域，開始媲美並逐漸趕超人類。很多公司已經將這些技術轉化為了產品，輔助或替代我們完成各種各樣的工作。
這些日新月異的發展，得益於一種被稱作「卷積神經網路」，convol ut ional neu? ral network，簡稱cnn的網路結構。以動物影象為例，你可以輕鬆分辨出貓和狗，但cnn能進一步更準確地識別出具體的品種。cnn的強大之處在於，它更善於學習並發現影象中隱藏的重要線索，並作出判斷。不要認為這都是人類教授的本領，深度學習是系統自帶的模式。
例如，如果你想訓練cnn識別出兩種不同狗的品種，你只需要準備好幾千張這兩種狗的**就夠了，你不需要告訴cnn它們的耳朵或者其他地方有區別，cnn可以在學習過程中自己認出這些特徵。它用分層結構自己來完成學習。低層網路能識別影象中的簡單形狀、邊緣。高層網路能學會複雜的抽象概念，比如耳朵的結構和毛量。當訓練完成後，cnn可以輕鬆根據狗的耳朵判斷出狗的品種。
由深度學習驅動的計算機視覺系統，已經滲透到了生活的方方面面。無人駕駛汽車需要cnn來幫忙檢測行人，保險公司可以用cnn來評估車輛的受損情況，應用了cnn的安保攝像頭也能讓火車站和機場更安全。
擁有深度學習技術的計算機視覺系統，在醫療領域同樣能大展拳腳。它可以幫助專家更快地分析醫學影像，還能在缺少專業人士時，提供一些關鍵資訊。去年，美國fda批准了乙個由創業公司ar? t er ys提出的計畫：用深度學習分析心臟中的血流影像，診斷心臟疾病。
此外，美國史丹福大學的塞巴斯蒂安·特隆還在《自然》雜誌上介紹了乙個具有專家水平的**癌分類系統。他提出，如果把該系統裝在智慧型手機上，就可以開展低成本的重大疾病診斷服務。深度學習還可以用來分析由糖尿病引起的視網膜病變、以及中風、骨折、認知症等其他疾病。
（摘自《環球科學》）
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