Neurons字幕组出品
翻译 | 智博 校对 | 龙牧雪
时间轴 | 虫2 后期 | Halo
项目管理 | 大力
Neurons字幕组
第四期作品震撼来袭！
Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。
来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！
还记得吗？9月26日GTC 2017北京场的舞台上，英伟达创始人黄仁勋展示了用英伟达GPU的识别器进行图像推理，可以在一秒钟识别560张图像▼
当你还在震惊AI识别图像的速度（当然还有对于花卉知识的储备量）时，我们今天要说的，则是AI识别图像的深度。神经网络不仅仅可以做到图像分类，还可以“看图说人话”！
想要一探究竟嘛？今天我们将用一个2分钟小视频，为大家介绍人工智能怎样结合卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN，识别图像并输出一句完整的描绘语句！
在视频中出镜的论文是李飞飞的博士Andrej Karpathy大神与李飞飞合著的经典论文Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions。
关注大数据文摘公众号，并在后台回复“神经元”，可直接下载本期论文。
请在WiFi下观看小视频，暂时无法观看的读者可以先收藏，或者下拉直接查看文字版要点，土豪请随意~
神经网络是怎么看图说话的？
神经网络的一个分支——大名鼎鼎的卷积神经网络CNN由于适合人类的视觉机制，从而更加适合处理和分类图像。
在Karpathy开发的这个页面，你可以实时看到卷积神经网络的训练结果：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html
从这些模糊的图片中，算法试图猜测图片可以被归为哪类▼
如果这个神经网络被训练得足够久，它可以达到80%的分类准确率！现在尖端的研究技术能达到大概90%的准确率，仅仅比人类处理同样的任务结果差4%。这已经超（you）级（dian）厉（ke）害（pa）了！
但是更加厉（kong）害（bi）的还在后面！由于句子可以看成一个由单词构成的序列，因此我们可以用循环神经网络RNN来构建句子。
将CNN的读图术与RNN的构句法结合起来，我们用图像作为输入，句子作为输出，也就是算法能通过“看”一幅图，总结出图片的内容，生成对图片的文字描述，并输出一句完整的人话！
△通过RCNN，AI输出了“狗跳起来接住了飞盘”这样一句完整的人话
如果你觉得这还不够惊艳的话，准备好，接下来的内容将让你大跌眼镜：
看到下面这些图，算法识别出了“穿了橙色安全背心的建筑工人正在路上工作”、“一个男人正在投掷一个球”、“一条黑白相间的狗越过了横杆”▼
算法不仅能识别出来图片里的建筑工人，还能看出来他穿了安全背心，并且他现在在路上工作。它同样能看出来一个男人正在投掷一个球，尽管在图中“球”几乎不可见。
识别出狗“越过”了一个横杆就更了不起了，因为算法能区分“越过”和“钻过”（over/under），尽管它只看到了代表三维世界的二维图像。
当然也有很搞笑的识别失败的情况啦：
比如这个，“一个宝宝拿着棒球棒”▼
额，你们这届AI到底行不行啊？……看在宝宝这么可爱的份上，这次就算了╮(╯▽╰)╭
可是下面这个，就实在是让人哭笑不得……
“一个宝宝和玩具熊躺在床上”▼
（这个风骚的男人把AI都给耍了）
哈哈哈，这些是不是很6呢？
戳这里就可以看到这个算法的更多“看图说话”结果：
http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/generationdemo/（手动复制到浏览器打开哦，下同）
总而言之，我们5年前的科幻场景，已经被机器学习研究实现，何况这个学科的进展速度如此之快，我们现在了解的也只是些皮毛而已。
在AI技术爆炸式发展的今天，我们几乎可以预计到不久的将来AI又多了一项迅速将视觉信息转变为文本信息的能力。不可思议的是，神经网络目前已经可以做到诸如创作音乐甚至莎士比亚式的剧本（想起了《异形：契约》里面的大卫了有没有？）。今年二月，美国罗格斯大学（Rutgers）的艺术与人工智能实验室（AAIL）的AI，就创造出了一系列“更新颖”、“更具艺术审美吸引力”的画作，并且通过了图灵测验。
如果你想追踪更多的相关信息，请持续关注Neurons字幕组，我们将为你带来更多的干货！
论文下载
点击文章右上角关注“大数据文摘”，进入公众号，在后台对话框内回复“神经元”三个字，你将会得到我们送出的大礼包：往期所有Neurons字幕组2分钟小视频系列的原版论文合集！
同时，本期视频中介绍的论文作者Karpathy已经在GitHub上提供了项目源代码：https://github.com/karpathy/neuraltalk2
感兴趣的同学可以到Karpathy本人的主页查看论文内容：http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/
Karpathy目前是特斯拉的AI主管，在自动驾驶方向担任关键角色，此前他曾在Tesla CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）发起的非盈利机构OpenAI工作。他在斯坦福大学获得了计算机视觉的博士学位。
作为斯坦福教授李飞飞的博士生，Karpathy也是李飞飞的斯坦福CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程的助教兼讲师。
大数据文摘去年获得这门明星课程翻译授权，现已全部译制完毕并免费发布于网易云课堂，戳这里就可以看到带有中文字幕的课程视频啦：http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm
小编就想问，马斯克分分钟要上火星，还要开发洲际火箭，Karpathy大神你开发的无人车啥时候能飞起来？
感谢收看
下期再见
感谢以下同学参与翻译本期视频，最终采纳的版本为智博的翻译：
南么《僧伽吒经》，张世健，
乌球球，智博，晓莉
Neurons招募正在开启！
我们已经拿到了一批有趣有料的视频授权，将在第一线直击AI和大数据的发展轨迹。
无论你是曾经在其他字幕组工作过的老司机，还是刚刚接触AI的小白，只要你有时间、有能力、愿分享，Neurons都欢迎你，现在加入，都有机会成为Neurons的元老哦！
一定的英文翻译和听译能力
有责任心、可靠、有耐心
有时间（每周保证至少3小时工作量）
最重要的，有探索AI和数据知识的强烈好奇心！
第一时间接触独家授权视频等学习资料。
视频发布时会署上各位志愿者的名字和贡献。
有范儿有料科技大会的免费、优惠门票。
优质公司和岗位的内推机会。
和志同道合的小伙伴一起成长的机会。
1.听译：有较强的听译能力，能准确听写没有字幕的视频中的台词。
2.翻译：翻译能力强，能按照中文的用语习惯流畅地翻译字幕，需要较强的语言功底和耐心
3.校对：对翻译的结果进行校对和二次编辑，纠正专有名词、用语上的错误，需要有较强的领域知识和文字经验。
4.时间轴：需要处理译文和时间的之间的关系，添加字幕持续时间并将译文调整为适合观看的字幕，需要对句子时间点进行准确的把握和判定。
5.后期、压制：把翻译得出的字幕文件和片源打包压制成可播放的影片文件。需要懂得一定的计算机硬件环境并懂得使用各类压制影片的软件。
聪明的人已经上车，
你还在等啥？
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