紐約大學(xué)的研究人員Yann LeCun和Rob Fergus正在開發(fā)一種深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)軟件，它可以教自己識(shí)別圖片中的物體、視頻中的動(dòng)作或是在人群中的聲音。

“我們是否可以建立計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)的功能”Lecun教授介紹說(shuō)，“我們必須弄清楚大腦能做到這一點(diǎn)，而為什么機(jī)器還做不到？”

深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)由美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）資助1200萬(wàn)美元為期4年的項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目受到生物學(xué)習(xí)的啟發(fā)，但并沒(méi)有模仿生物學(xué)系的方法。

Yann LeCun和Rob Fergu正在開發(fā)的軟件可以識(shí)別初次出現(xiàn)的無(wú)監(jiān)督樣本，并使用不同層次的代碼抽象對(duì)象的本質(zhì)屬性。 DARPA希望深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能識(shí)別像跑步、跳躍以及下車這樣的活動(dòng)。該系統(tǒng)的最終版本將能夠無(wú)監(jiān)督的運(yùn)行，并能夠通過(guò)錯(cuò)誤審計(jì)技術(shù)自動(dòng)糾正在每個(gè)層次算法的錯(cuò)誤。Rob Fergus 介紹說(shuō)：“最理想的情況是我們能開發(fā)出一個(gè)通用的學(xué)習(xí)盒子，可以識(shí)別每一個(gè)數(shù)據(jù)提示?！?/p>