Photo: Ariel Zambelich/Wired
網路龍頭Google開發出最新版Android作業系統Jelly Bean時，在語音命令轉譯功能上做了大改革，加入所謂以「神經網路」技術打造的語音辨識系統。
「神經網路」是種電腦化的學習系統，運作方式很像人類大腦。協助開發的Google研究科學家范豪克（Vincent Vanhoucke）表示，他很驚訝只要改變演算模式就可以有這樣戲劇化的進展。
「神經網路」運算降低系統25%出錯率
范豪克稱，Jelly Bean的語音辨識系統錯誤率較前代約降低25%，如此可以加強用戶使用語音功能的意願；並且能夠更傾向使用接近自然化的語言。而這只是「神經網路」演算技術正在改變今日科技的例子之一。
當Jelly Bean系統接收到語音訊號時，會將聲音頻譜分解並傳送到Google全球的伺服器，接著范豪克團隊所建立的「神經網路」模型便會開始處理這些訊號。為了能夠大量並快速處理這些數據，Google也將這項浩大的工程特別交給專門改造現代數據中心的迪恩（Jeff Dean）工程團隊。
范豪克這類的研究員時常必須分析龐大數據模式（如Jelly Bean使用者的語音頻譜），而「神經網路」技術就提供了解決方案，分析後若碰上未見過的模式，甚至可以進一步預測其代表意義。Google可能透過分析大量的真實數據後，在Jelly Bean使用的「神經網路」中添加多種語言運作模式。
研究風潮捲土重來
「神經網路」曾在1980年代紅極一時，後來消聲匿跡一段時間又捲土重來。除了Google之外，Microsoft和IBM也積極投入研究，探索「神經網路」還能應用於哪些實用領域。
「神經網路」的比喻源自生物學，人體內的神經元會與其他細胞連結構成「網路」，並以特定的方式處理訊號。
演進至今，「神經網路」演算技術的應用已經慢慢延伸至語音辨識與成像軟體；最近剛投入Google麾下的人工智慧研究強人、多倫多大學電腦資訊教授希頓（Geoffrey Hinton）認為，這項技術未來將可運用在所有需要「預測」的領域。例如去年11月，多倫多大學一個團隊就曾利用「神經網路」技術預測藥物分子在現實情況中的運動模式。
狄恩說，Google正將「神經網路」技術應用在各種產品，但Jelly Bean的語音辨識系統是目前進展最顯著的案例。
去年10月，Microsoft研究長拉希德（Rick Rashid）在中國天津現場展示了Microsoft以「神經網路」技術打造的語音處理軟體，過程他以英語演說，停頓一會後程式竟把他的演說現場翻譯成中文，甚至能根據拉希德語調調整譯文，使翻譯出的演說更接近主講人，令在場觀眾驚喜不已。
微軟研究長拉希德展示英中即時口譯技術
「神經網路」技術發展還有很多障礙須克服，但拉希德表示，這項技術前途不可限量，未來可望打破語言藩籬，創造出更美好的世界。
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