神经网络可以被训练来识别人类的语音，检测图像中的物体，或者通过接触大量的例子来识别各种行为。
尽管这种网络是根据生物神经元的行为建模的，但它们目前还没有像人类那样快速学习新概念。不过在本次一年一度的学术机器视觉竞赛中，这种方式首次突破了人类的界限。
这项比赛被称为“Image大规模视觉识别挑战赛”，由学术、政府和企业实验室的研究人员组成的团队相互竞争，设计出既能分类又能检测物体的程序。今年，来自华国的一组研究人员赢得了该奖项。”
“取得该成果的队伍名为“Dream”，某种程度上，这也象征了人类一直以来对AI梦想的追求正在逐步实现。据悉，该赛事的正式会议和报告将在12月份与澳大利亚举行。”
全文很短，毕竟这只是一则快讯而不是整篇的报道，又或者是头版头条。
不过孟繁岐仍旧对此相当满意了，因为赛事的重头戏，最终的大会还没有举办。相关的科研人员还没有欢聚一堂，许多大佬是不会像自己一样急着去看榜单的。
只是榜单上的结果就已经能让纽约时报这样的大型媒体关注到这件事，还是相当难得的。
可能也是因为这个原因，总体的描述给人的感觉非常克制。孟繁岐再读了一遍，细细琢磨了一下文中的措辞，感到目前主流媒体对该技术的态度还是比较偏保守。
即便是如此关注和支持AI和新技术的马尔科夫，全文措辞都没有明显的积极偏向。
“看来这些算法对这个时间段的世界来说还是太早了。”孟繁岐关掉报道网页，微微摇了摇头。“步子跨太大，扯到蛋了。”
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