人工智能研究最有趣的領域之一就是計算機視覺（computer vision），從無人駕駛汽車內部構件到機器猜年齡，計算機視覺系統軟件擁有著很大的開發潛能。

近期，計算機科學家史蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）發布了一種新工具，名叫“沃爾夫勒姆圖片識別項目”（ Wolfram Image Identification Project）。用戶借助這項工具首先需要上傳或者鏈接到一張圖片，然后就可以看到計算機如何來識別圖片中物體。

沃爾夫勒姆是這樣描述他的工具的：跟很多計算機視覺項目不同，沃爾夫勒姆項目圍繞一種“人工神經網絡”而建立。人工神經網絡實際上是一種軟件框架，它的設計靈感來自能夠進行圖片識別的生物大腦。沃爾夫勒姆構造的“人工神經網絡”是可以通過數千萬標簽圖片“訓練”出來的。

“我們不需要用老方法來描述一個物體，比如椅子。我們所做的一切就是提供很多類型的椅子。你也可以這么說，‘任何跟我們想將其定義為椅子的物體’。這樣，我們就會把那些跟我們所定義的‘椅子’很接近圖片貼上‘椅子’標簽，其他則排除在外。”沃爾夫勒姆表示。

Business Insider網站通過測試發現，在多數情況下，這款圖片識別器能夠至少抓住圖片中的“關鍵點”。比如，它能夠將希拉里·克林頓和瑪麗莎·梅耶爾準確地歸類為“人”，不過它無法識別按名字來識別出他們。它能夠將Paris cafe Le Comptoir歸類為“一座建筑”。

不過，在某些情況下，沃爾夫勒姆識別工具會完全忽略掉圖片中的人，將焦點集中于某些沒有生命的物體上。比如，在拳王格羅夫金（Gennady Golovkin）一張拳擊比賽圖片中，這項算法鎖定在了拳擊手套上，并提供了有關這雙拳擊手套的其他信息，比如重量和材質。

在另一張肯德基宣傳廣告圖片中，該算法忽視掉了里面的主人公，只是將焦點放在了主人公身旁的汽車，并將其識別為“交通”。

對于三星手機，這項工具將其識別為“遠程控制”，跟上面提到的拳擊手套一樣，系統還提供一些文字介紹。

在這張特斯拉汽車圖片中，系統注意到了汽車前面站立的人（特斯拉CEO馬斯克），但是它將馬斯克身后的汽車歸類為“兩門”小轎車，而不是四門汽車。

在另一張視頻游戲Doom4截圖中，系統將圖片中的士兵竟然識別為一只“蜘蛛”，并在下面提供有關這類蜘蛛的名稱和最大年齡信息。

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