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2014年8月21日，微软“小冰”网络机器人推出了一项图像识别技能；“小冰识狗”。
“小冰”怎么会“识狗”呢？
依据微软方面的说法，仅仅要“小冰”用户“将一张包括狗狗的照片发给”小冰“。而且说出“小冰识狗”四个字（语音指令），”小冰“机器人会立马分辨出上传照片中狗狗的品种，瞬间回答用户发出的指语音令。
据称，识别的精确度达到83.8%。
对于”小冰识狗“的小把戏，我们能够设想是在微软方面完毕的，好比”114“电话查号服务台。一批应答服务员规规矩矩地坐在服务台上不断地回答用户的询问。如今的情况是，服务员须要事先经过技术培训，牢牢记住狗类的品种。不能答错。
如今的问题是，“小冰”识狗功能的实际用户可能有数千万人，每秒钟平均须要应答上万用户的询问。要是上万个应答服务生应聘微软。这总归不是办法。那么，我们该怎么办呢？
类似”小冰识狗“的场景识是存在的。并且非常多。具有普遍的意义。为此。科学家开动”奇思妙想“的习惯。想用电子元器件搭建”人工神经网络“（ANN），替代应答服务生脑袋中的神经元（Neurons）网络。
这样的”奇思妙想“可以实现吗？答案是肯定的。并且识别效率与“小冰识狗”一样快捷。
科学家如何制造”人工神经元“？然后再用大批的”神经元“连接成”人工神经网络“投入使用？”神经元“是怎么连接的？且听下回分解。
说明：明天是7月17日。我与小孙女（大三）一块儿过生日。明日，我一定为大家写一篇好短文。
袁萌 7月16日
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