胡雯雯

自从Google开始研究人工神经网络（Artificial Neural Networks）以来，一直在尝试教它图像分类和识别的技能。比如说，给它一个特定主题如“叉子”，让它匹配出叉子的图像；又或是给它一张叉子的图片，让它识别并且归类。

这对人类来说是小儿科，但对人工智能系统来说，则意味着要看成千上万张类似的图片，才能掌握一个主题的共同点，提高识别精确度。

大概是想让更多人参与进来，分担这项费时费力的教学工作，Google最近向大众公开了这个人工智能系统的代码。一些软件工程师将其应用到自己的网站上（Psychic VR Lab 和 Deep Neural Net Dreams），让网友们随意上传图片，看它能识别出什么来。结果令人大吃一惊，这货居然是个艺术家！

一棵树的树冠，被它诠释成梵高风格的小教堂，一朵下垂的向日葵花盘，被它诠释成了一只胖乎乎的鸟，就连蒙克那幅著名的《呐喊》，也被它画满了密密麻麻的眼睛。

这是怎么回事？我们先来看看Google 人工神经网络的原理。它是模拟人脑神经元来运作的，包含10-30层人工神经元。每一层都会专注于眼前图像的某些细节，将它分析后传给下一层神经元，一层层传递后，由最后一层判断它到底是什么。

面对一个单独的主题时，比如喵星人，它识别起来是比较容易的。但如果给它一张照片或一幅图，里面有天空、云朵、草地、河流、美女……那它要怎么决定其重点并且归类呢？如果我们再要求它：“不论你觉得自己看到的是什么，我们要你变出更多来”呢？

有趣的事情就这么发生了。

系统中每一个神经元层次，关注的点都不同。