在谷歌，一個(gè)研究小組最近展示了一個(gè)人工智能系統(tǒng)，可以可靠地識別山地單輪車視頻。

正如另一位谷歌研究人員所說的那樣：“誰知道山地單輪腳踏車是件事?” 但是這個(gè)系統(tǒng)的含義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了模糊的戶外運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域。利用一種稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，它指出了不久的將來我們的人工智能機(jī)器包括一種人工短期記憶。基本上，該系統(tǒng)可以識別山地單輪腳踏車，因?yàn)樗梢?ldquo;記住”。在檢查視頻的每一幀時(shí)，它可以回顧過去看過的幀。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或RNN不僅可識別復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)圖像，還可自動(dòng)生成在線照片和視頻的詳細(xì)字幕，改進(jìn)從一種語言轉(zhuǎn)換為另一種語言的在線服務(wù)等。他們正在推動(dòng)像Facebook和百度以及谷歌這樣的公司，最近幾周，隨著一家名為Nnaisense的新創(chuàng)業(yè)公司的到來，這種迅速發(fā)展的技術(shù)再次受到歡迎。

根據(jù)該公司的網(wǎng)站，Nnaisense由現(xiàn)代RNN開發(fā)的關(guān)鍵人物JürgenSchmidhuber和四位在瑞士AI實(shí)驗(yàn)室工作的研究人員IDSIA創(chuàng)立。出生于德國的Schmidhuber幫助創(chuàng)建了一種名為LSTM或長短記憶的復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他的工作影響了谷歌，微軟，IBM等公司的最新人工智能研究。