1.媒體來源:
Inside網摘
2.完整新聞標題:
Google 搜尋新技術：讓圖片自己說話(ifanr.com)
3.完整新聞內文:
百度董事長兼 CEO 李彥宏如是說。單純的文字搜尋時代已經漸行漸遠了，如今的搜尋引
擎，可以直接搜尋語音和圖片，這也催生了他們在電子商務中的應用，比如依圖搜尋商品
。
圖片搜尋引擎中，我們較為熟悉的有 Google，上傳圖片或輸入 URL 地址，Google 就會
按圖索驥，給你圖片來源、相似圖片等搜尋結果。這一切，都基於 Google 複雜的圖像識
別算法，對圖像進行掃描，包括像素、顏色，亮度，從而進行圖片的特征提取，繼而找出
相似結果。
而 Google 又要在這個領域更進一步了。據《紐約時報》報道，Google 和斯坦福大學的
科學家團隊研發了新一代的圖片識別技術：給圖片做文字描述。識別的範圍也不僅僅是圖
片，也包括影音畫面。
目前的圖片識別技術只識別出圖像中的單個物體，而這項新技術識別的是整幅畫面，並進
行標記，用自然語言（英語）進行描述。比如，「草原上的大象」、「玩飛盤的年輕人」
這樣的字句。圖片被如此「翻譯」過後，就能夠更容易、更準確的分類，在被搜尋時能提
供更精確的結果。
用「文字搜尋」協助「圖片搜尋」的好處顯而易見：這項技術也可以幫助視障人士，或者
應用在公共監控的安全系統上——監控攝像頭所捕捉到的不僅是「面部」和單個個體，它
可以識別整個畫面，包括其中的運動、行為，自動報警。
也就是說，它為機器的認知和自我學習提供了新的技術基礎。研究人員的靈感來自人類大
腦的神經元網絡，這個網絡讓大腦可以自我訓練，看到新事物時可以發現記憶中相似的事
物。Google 要做的就是這樣的一個大腦，可以認知、可以理解圖片的內容。
認知是人類所具備的一種重要的能力，我們的大腦能夠通過認知，也就是綜合大量信息，
來確定一個人的身份，一個物品的種類，這是人類智力的基礎。計算機如果能做到這一點
並不容易，Google X 曾動用了 1000 臺電腦，一共 16000 顆處理器，創造一個多達 10
億個連接的神經網絡，在 1000 萬張略縮圖中，找到包含「可愛小貓」的圖片。
當然，這項技術最主要的障礙在於識別的準確性，一些圖像識別專家並不看好它，認為它
只是複制了人類的視覺能力，反而在理解圖像時更模棱兩可。
盡管如此，讓計算機識別「真相」需要計算機科學開創新的圖形搜尋技術。「我認為圖片
和影片中的相素數據是網路裡的暗物質（Dark matter），我們希望照亮它。」項目的領
隊、斯坦福大學人工智能實驗室的李飛飛（Fei-Fei Li）說。
4.完整新聞連結 (或短網址):
http://share.inside.com.tw/posts/10054
5.備註:
可以開發把圖片丟過去就可以自動辨識三圍的功能嗎 (被拖走)