绯弹的亚里亚102011年左右，谷歌启动了Google Brain项目，而最初的项目负责人吴恩达是深度学习领域的专家。利用来自YouTube的上千万数字图像，谷歌的神经网络进行了自我训练，而学习效果超过了此前所有项目。由于YouTube上大量关于猫咪的影像，这一系统甚至自己学会了识别小猫。科学家将这种机制形容为大脑视觉皮层控制论的“表亲”。这一实验采用了1.6万颗处理器构成的神经网络集群，但与人脑的数十亿个神经元相比，这只是九牛一毛。

　　2015年，谷歌公布了一系列图像识别系统在深度学习过程中理解的图片。谷歌的神经网络经过自我训练，已经学会准确识别小猫的图像。

　　利用深度学习技术，谷歌是否已踏上了“人工大脑”的道路？这个问题正引起越来越大的争议。但业内普遍认为，深度学习技术帮助人工智能研究在视觉和语音领域取得了长足进步。在硅谷，越来越多科学家和工程师认为，深度学习将最终带来“强人工智能”：机器的智慧水平将超过人类。

　　2013年，明斯基在麻省理工学院的学生、知名未来学家雷伊库兹韦尔(Ray Kurzweil)接替吴恩达，出任Google Brain项目负责人。在谷歌强大的神经网络的基础上，库兹韦尔的到来或许将可以帮助明斯基实现未尽的目标。

　　人工智能的未来或许可以用明斯基2014年的一段话来总结：“如果你让计算机自己待着，或是让许多计算机待在一起，那么它们可能会试图了解，它们从何而来，它们是谁。如果它们突然看到一本关于计算机科学的图书，那么可能会嘲笑着说：这太假了。而不同的计算机群体可能也会有不同想法。”

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