不懂日语也能研发日语识别软件 实用AI应用正大量涌现

站长搜索讯 4月14日，据彭博社报道，现实世界的人工智能应用正在人们意想不到的地方出现，甚至发展的速度比你想象的更快。人工智能赢得围棋比赛给人类留下深刻印象，但其实际应用还有很多

站长搜索讯 4月14日，据彭博社报道，现实世界的人工智能应用正在人们意想不到的地方出现，甚至发展的速度比你想象的更快。人工智能赢得围棋比赛给人类留下深刻印象，但其实际应用还有很多。人工智能正进化到新的水平，即更多人利用其做更多事情。比如，4名不懂日语的程序员在几个月内就开发出一款软件，可以精确辨认出日语手写文字。

这些程序员来自Reactive公司，其开发的应用识别日语手写文字的准确率高达98.66%。这家初创企业在东京成立了18个月，它是全球开发者和投资者试图挖掘神经网络潜力努力的一部分。这些人尝试将人工智能应用到更贴近现实的场景中，而不仅仅是回答琐碎的问题或赢得棋牌游戏。

大卫·马尔金（David Malkin）拥有机器学习博士学位，但他却无法将简单日语词汇串联起来。他说：“几年前，只有真正的天才才能做到这些事情。现在，只要你够聪明，就可以开发出有用的东西。未来更多的是发挥想象力，将这一技术应用到真实的商业场景中。”

人工智能一度曾是谷歌(微博)、Facebook以及科技巨头的专属游乐场。现在，任何深度学习的初创企业都可以访问云计算平台，而微软、英伟达以及亚马逊等公司都在将人工智能当作应用工具销售。

Reactive的技术表明，即使在特定领域没有太多经验的小团队，也能研发复杂的应用程序。最困难的可能是搞清楚如何赚钱。关于这一问题，Reactive打算帮助日本学校审阅试卷。在日本，当前的考试依然采用手写答卷，这种应用可能改变整个领域。

马尔金及其同事乔·布拉德（Joe Bullard）、菲利普·莱米（Philippe Remy）以及菲利普·艾利（Philip Irri）正迅速取得进步。今年年初，布拉德曾在谷歌的日本总部的社交聚会上，向人工智能爱好者演示其应用。它的表现令人无可挑剔，直到其本身受到语言限制。

尽管英文的手写文字识别被视为深度学习的入门基础，但日语识别却相当复杂。因为日语中包括日语汉字等符号字符，这些汉字由可独立阅读的元素组成，但却很难辨别首尾。此外，日语中有2000多个常见汉字，有些汉字笔画相当繁复。Reactive的算法利用神经网络进行模式匹配，通过不断重复这个过程以尽可能地提高辨认准确率。Reactive用180多万个字符对其应用进行训练。

富士通实验室项目负责人冈本青史(Seishi Okamoto)表示：“事实上，这项技术可用于专门的领域，在商用上取得速度和可扩展性方面的优势。用于手写中文识别的深度学习已达到人类的水平，很有可能即将超过人类水平。”富士通实验室正在开发识别中文的软件。

尽管Reactive的技术已经在谷歌等公司的活动上多次公开展示，但其数据尚未得到独立验证，或是获得同行业人士的评价。与基于硬性规则的传统算法不同，深度学习人工智能技术模仿了人脑处理信息的方式。只要输入足够多的数据，并设定期望获得的输出结果，神经网络就能自动进行中间过程的处理，从而找到不同于传统方法的解决方案，例如语音解读和照片标记等。

蒙特利尔大学计算机科学教授约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)表示：“有多方面因素在发挥作用，包括高性能计算成了廉价基础商品，大规模数据集成为可能，基础科学研究也不断获得进步。工具的民主化也帮助第二级用户更方便地开发新应用和新产品。”

所有这一切都在加速人工智能技术的进化。CB Insights公布数据显示，2015年专注于教育、零售和农业等领域的人工智能创业公司获得的投资达到3.1亿美元，5年时间增长了近7倍。

一旦神经网络建立起来，它就不必再局限于语言应用方面。在马尔金等人的空闲时间内，他们从谷歌下载了5000多套衣服，并向其应用程序展示。此后，他们向应用展示穿着暴露服装的女性照片，应用回答称“性感的衣服”。(风帆)