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为了识别和处理谷歌网站中的数十亿张图片，谷歌工程师开发了人工神经网络(Artificial Neural Networks，简称 ANNs)。
ANNs的编程设定是，通过对无数相似的图片展开学习，借由某一物体的突出特点从图片中识别出该物体。例如，ANNs通过处理数百万张叉子的图片，最终“领悟”到叉子的特点是拥有一个把手以及二到四个尖齿，从而“学会”了如何从其他物品中把叉子辨别出来。
如今，谷歌把ANNs的代码对外公开，感兴趣的人可以上传图片，ANNs会把图片变成各种骇人版本。
简单地解释起来，ANNs从图像中识别图案的方式，就如同孩子们从云层中识别出各种形状一样，让人难以捉摸。
ANNs识别出某些图案后又进行了夸大化处理。ANNs在处理图像时，会把一些卷曲的线条/形状、人脸上的疤痕和斑点、阴影之类的图案曲解成其他物品，使这些被错误辨认的物品在图像中重复出现，从而把一张正常图像变成噩梦般的画面。
从理论来解释的话，谷歌的ANNs拥有10至30层人工神经元堆叠层。当图像被输入时，每一层神经网络都会逐步从图像的边缘和图像中的形状中提取出更复杂的信息，直到最终形成一张完整画面。
如果图像中人脸上的一块阴影看起来像眼睛的一部分，ANNs的不同神经网络层就会把这块阴影用眼睛的图案不断替代，直到识别出真正的人眼。(陈思)
via：dailymail
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