资料图：北京一名市民正在使用识花软件。中新网 邱宇 摄
中新网北京4月20日电(邱宇) 花草种类繁多，有些不易分辨，识花软件的出现解决了这一难题。虽然功能看似简单，但其背后的技术与“阿尔法狗”一样，都是人工智能深度学习。
耗时三秒！告诉你这是什么花
难以分辨相似度较高的桃花和杏花？想知道小区或公园常见花草的名字？识花软件可以轻松解决这一问题。
近几年，市场上出现了微软识花、形色、花伴侣等手机软件，只需将拍摄的花草照片上传，就能显示该植物的名称和相关介绍。
北京市民吴先生用“又快又准”形容他对一款识花软件的体验。“读幼儿园的女儿好奇心强，常问一些花草名，有些我也不知道，但又没办法在网上搜索。”他说，识花软件在三秒内就能给出结果，而且很准确。
根据形色提供的数据，从用户上传照片到显示花的名称，流程用时在一至三秒。
春季，识花软件使用者明显增多。天气好的时候，形色平均每天图片上传量达50万张。“这是一个很夸张的数字，”形色创始人陈明权说，“我们拥有的植物图片总量已超过1000万。据我了解，全球最大的植物数据库图片量也只有400多万。”
形色(左)与微软识花软件界面。
识别准确率和信息量有待提高
目前，形色已能够识别出4000种植物，准确率约90%。
但是，受拍摄角度、清晰度和花朵是否盛开等因素的影响，识花软件的准确率也有波动。
多肉植物爱好者王女士告诉中新网记者，她在拍摄小区里的花朵后，某款识花软件给出的答案是“这是一只鸟”，让人哭笑不得。
王女士说，识花软件给出的花草相关信息量太少。“比如，不少香水的前调、中调、后调会用花香来描述，但许多人对花香并没有直观的感受。如果在介绍花草时顺便提一下哪款香水有这种香味，会很实用。”
还有使用者认为，识花软件可以介绍一下花草的生长周期、养殖技巧，在识别内容上也可以拓展到水果、蔬菜等。
资料图：盛开的桃花。 中新网记者 张尼 摄
背后的技术：人工智能深度学习
虽然功能看似简单，但识花软件“形色”采用的技术与谷歌“阿尔法狗(AlphaGo)”一样，都是人工智能深度学习。
“我们做了一个模型，教计算机自己学习，这一过程类似于人类的大脑认知学习活动，对外界的认识是从无到有的。”陈明权说。
据他介绍，模型最初只能识别很少的几种花，随着用户上传花的种类和数量不断增多，加上识别模型也在不断改进，识别的准确率和种类也随之提高，这与小孩学习是一样的。
人工智能与深度学习有什么关系？陈明权说，从范畴来看，人工智能最大，机器学习次之，深度学习最小。
2016年3月9日，韩国围棋棋手李世石(右)VS谷歌AlphaGo的人机大战赛在韩国首尔举行。
触景无限公司技术总监严彦在IT、人工智能领域从业多年，他告诉中新网记者，人工智能的目的是用电脑来替代人脑活动，其范畴包括机器学习。深度学习是近年来随着电脑的处理能力大幅提升而快速发展起来的一种机器学习的方法。
严彦说，相对于其他多种机器学习方法，深度学习能应用在更广泛的领域，且有着更好的效果。深度学习有点类似于人脑神经系统的工作，它包含很多信息的过滤层，每一个过滤层都能对信息进行进一步抽象。
比如对一张图片的识别，第一层过滤可以找出图片中的物体边缘的点，第二层过滤能找出直线、圆圈等简单的形状，第三层过滤可以把这些简单的形状识别成行人、自行车等复杂物体。通过对信息的层层过滤和分析，其输出结果就越来越接近人脑识别效果。
2015年4月20日，奔驰无人驾驶概念车亮相上海车展。中新社发 汤彦俊 摄
除了识花，人工智能还有哪些应用？
人工智能概念诞生于上世纪50年代，近几年在技术上有了突破式进展。
根据艾瑞咨询发布的《2015年中国人工智能应用市场研究报告》，人工智能市场将保持高速增长，预计2020年全球人工智能市场规模约为1190亿人民币，中国约为91亿。
从应用上看，语音和人脸识别、聊天机器人、智能家居、无人驾驶均采用了人工智能技术。
严彦说，随着人工智能的发展，人们的生活品质在机器的辅助下会有很大的提升。同时，很多人的工作也有可能会逐渐被机器所取代，这将会对未来人类社会的分工造成较大的冲击。
“但人工智能是否可以完全取代人呢？我觉得这还是很遥远的事情。”他说。(完)
