总部位于中国的搜索公司Baidu说，它开发了一个超级计算机，该超级计算机可以改善人工智能。
根据百度的说法，超级计算机能够在一批100万张图片中识别95.42％的图像，击败Microsoft，Google甚至人类的软件。
Baidu的超级计算机（名为Minwa）具有72个功能强大的处理器和144个GPU，它们是通常处理视觉信息的高性能处理器。
为了能够测试Minwa的功能，Baidu将超级计算机释放到ImageNet上，该数据库包含超过100万张图像。然后，超级计算机教自己如何将图片排列为大约1,000个预定义类别。这项任务要求超级计算机分析和发现相似图像的差异，例如两张狗的图片，但有不同的品种。
为了执行任务，Minwa使用了一个“神经网络”，以使超级计算机能够识别图片，然后使用图像的高分辨率培训其软件，以了解所需的特征。
Minwa还以更改的形式收到了图像，并以不同的方式裁剪和扭曲了图像，以确保人工智能正在获取图像的必要细节。该培训开发了超级计算机，即使在图片被打印出来，以倾斜角度查看或再次拍照时，也可以识别图像。
“我们公司现在正在领导计算机智能比赛，”说百度科学家Ren Wu的主张得到了以下事实的支持：Minwa击败了Google的图像认可记录，Google的成功率为95.2％。
吴补充说，如果不是出于深度学习目的而开发的，Minwa持有的计算能力可以将其置于世界各地的300台最强大的计算机中。
深度学习被视为人工智能最有效的类型之一，涉及刚刚从学术界进入技术行业的算法。还可以看出，它在更大的网络和数据集中最有效。
根据WU的说法，以前的人工智能学习技术在超出某些观点时并未显示出改进。
MINWA使用深入学习的人工神经网络，该神经网络具有数十亿个连接，与任何先前构建的神经网络相比，这是数十亿次连接。
Wu, along with colleagues Shengen Yan, Yi Shan, Qingding Dang and Gang Sun,出版图像识别实验的结果使用MINWA在标题为“深图像：扩展图像识别。
照片：Julien Gong Min |Flickr
