■團隊以反饋信號訓練電腦辨別人面特徵。 劉國權 攝什麼是深度學習（deep learning）？王曉剛解釋指，深度學習是以一套建構神經網絡的方法，來模擬人類大腦的運作，「人的大腦有很多神經元，當中有很多連結，通過這些連結可以傳遞訊號。」
他們建立的人工神經網絡，便可發揮此作用。研究團隊利用高效能圖形處理器，以海量的數據訓練電腦學習，分辨人面及識別物件。
人類大腦的視覺皮層有約6層神經組織，幫助眼睛識別物件。王曉剛指，1990年代電腦的人工神經元僅得3層至5層，隨着科技發展，現已增至數百層至千層，「為何深（deep）就重要？因為當神經網絡的層數加深後，表達能力會有幾何增長」，從而獲得更高智能，最終超越了人類認人的水平。
研究團隊並致力建構更複雜的神經元模型。王曉剛說，以往「深度學習」只是一層層之間互相傳遞信號，現時已發展至可由上而下的層數之間傳遞信號，令信息流更為複雜。 ￭記者 鄭伊莎