让电脑看图学习

    据英国广播公司（BBC）报道，近日，美国卡内基梅隆大学的研究团队开发了名为“永不停止的图像学习者”（NEIL）程序，它通过每天24小时不间断分析图片，学习常见知识。研究团队希望该程序能帮电脑更好地了解视觉世界。

    科学人员希望NEIL在不用引导的前提下，自主学习不同事物之间的关联。从今年7月起，NEIL已经检阅了300万张图片。结果，它识别出了50万张图片中的1500个物体、10万张图片中的1200个场景，并形成了2500个关联。 

    通过电脑可视化，程序能够识别和标记物体，并且模拟出人类只有软硬件结合的条件下所看到的结果。不过，研究者希望NEIL能够利用这些数据进行其他方面的分析。 

    “分析图片是（电脑）学习的最佳途径，”卡内基梅隆大学机器人研究所的助理研究教授阿比纳夫·古普塔指出，“图片中包含了大量人类世界里常见的知识。我们希望NEIL能具备人类的自学能力”。

    目前，NEIL已经具备一定的联想能力，比如，从图片中的公路上识别出汽车，把鸭子与近似的家禽鹅归为一类……该研究团队表示，NEIL也有犯错的时候，它可能会认为“粉红色”与美国著名歌手有关，而不是颜色本身。为了防止类似错误发生，人类依然需要给予电脑一定的指导。

    即便如此，NEIL也具有重大意义，它创建了全球最大的可视化知识数据库，并对现实中的物体、场景、行为动作、属性以及环境关系进行了标记和编目。这为未来计算机实现图片内容搜索，而非关键字搜索打下了基础。

    不过，NEIL需要大量的电脑资源配合才能正常运行，目前搭载该程序的两个计算机群就包含了200个处理核心。该团队计划让NEIL无限期运作下去。