【猎云网（微信号：ilieyun
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“一颗大树爬上了木板，一只大鸟坐在山上，一辆自行车挨着一辆自行车。”
这段看起来毫无意义的话其实是一款名为AI Scry的App说的，这款App使用神经网络（简单理解就是人工智能）描述设备前置摄像头中的风景。最后的描述语言虽然看起来就不是人话，但是，也体现出来了一些神经网络的成就和局限。
虽然这都不是人话，但是看看还是挺有趣的。AI Scry很早就由一家名为disk cactus的科技公司开发，后来又增加了名为Neural Talk的人工智能引擎。这个引擎由斯坦福大学一名名为Andrej Karpathy的计算机研究员开发，并且他还公布了引擎的源代码，所有的人都可以自由使用。很多地方都已经使用了这一引擎，当然，还有很多其他类似的人工智能引擎，有的是基于安卓系统的App，比如说Facebook开发的自动图像配文等等。AI Scry则是专注于机器的视觉识别领域。
disk cactus公司的Sam Kronick说，他和他的同事们能在将这个app进行推广，让人工智能和机器学习技术真正走入日常生活，为人们服务。
实际上越来越多的地方已经开始使用人工智能和机器学习技术，只不过平时我们并没有注意到或者并不明白其工作原理，比如说音乐服务平台Spotify在为用户自动设置用户播放列表时，就使用了这些技术。
Sam Kronick说，当你使用AI Scry时，你会有一种它会自己思考的感觉，AI Scry会有一些自己的小性格和小特点，而这都是编程设计是加入的元素。
这些小特点在用户使用的时候会非常明显，AI Scry有时会特别聪明，但有的时候也会显得特别傻。
很多时候，AI Scry可能连铅笔和钢笔或者是一张5美元纸币都分不清楚，但是，AI Scry在对宏观物体的把握上则会好很多。比如，它能够区分冰箱里的东西和一个种满树的公园，也能够区分哪个是人那个是车。有的时候，AI Scry的想象力也会十分令人惊叹。
有一次，AI Scry将一盆丛状植物描绘成了“一花园的西蓝花”，别说，还真的挺诗意呢。但这种情况比较少，大部分的时候，app都是错的离谱。（似乎AI Scry特别喜欢辨别一些类似于剪刀、镜子、香蕉等等的东西。实话说，只能辨别这三种东西的话就太low了。）
你可以使用AI Scry团队的开发的“Attention Aperture”来改善识别结果的准确性。App上有一个滑块，这个滑块控制着App对于算法的拟合程度。如果滑块滑到最左端，这时你会得到最直接的答案（当然，也可能是错的），但如果滑到最右边，此时AI Scry的智能模块火力全开，告诉你它觉得这像是什么。
Kronick解释说，Attention Aperture会让AI Scry的识别结果越来越好。对于人脑来说，如果，我们想描述一种我们并不知道的东西，我们会使用类比或者比喻的方法来描述。AI Scry也是这样的一个工作原理，只不过AI Scry这个脑子到底啥样，用户并不是很清楚，这就需要用户自己去慢慢体会了。
人们一听什么神经网络呀，人工智能啦这类的的词，总觉得特别高大上，就像是外星科技一样。或许这些技术对于普通用户来说，是有些晦涩难懂，但实际上尝试着使用一下还是很有趣的。虽然现在的人工智能很多时候并不“智能”，但是请试试看，给它们一个机会。
