看著上面的圖片，一般人可以很簡單的描述出「這是一個正在騎摩托車的人」、「三隻狗在草地上奔跑」，但如果想讓電腦「看」完圖片之後能自動給出一段這樣的概述就不是一件容易事了，而現在Google卻已經做到了。
按照Google的說法， 通過自行開發的機器學習系統，它們現在已經可以用自動化的方式來為圖片添加自然語言描述。這項技術不但有望讓那些對顏色不敏感的人群可以快速理解圖片中的內容，也可以在網路狀況不好的情況下用文本來暫時替代圖片顯示；當然，更重要的是它還可以讓Google的圖片搜尋功能更強大。
在以前，業界在用電腦對圖片進行自然語言描述時，基本上使用的都是電腦視覺和自然語言處理技術；但現在得益於機器翻譯技術的進步，通過遞歸神經網路（RNN）轉換，機器可以先把法語轉換成一個向量，接著另外一個RNN用戶就可以通過這個向量把法語轉換成德語；這樣Google只要能用另外一種具備圖片識別能力的神經網絡（卷積神經網路，CNN）替換掉第一個RNN就可以得到一句能描述圖片的自然語言了。
所以整個自然語言的生成過程就是由讀取視覺的神經網絡CNN到產生語言的神經網絡RNN，進而最終得到一句自然語言。Google方面的測試顯示，這項技術的整體效果表現還不錯。當然，我們從第一張圖中也可以看到這其中是會出現一些小錯誤甚至完全不準確的情況，不過隨著數據集的增加和成熟，整體的精確度會越來越高。
其實，早在今年6月份時，Google就發過一篇消息闡述它們是如何讓用戶可以根據圖片中的內容來搜尋；在9月份時，Google又更新了它們在圖像中物體識別、分類和標記方面的進展。如今到了11月，Google在這方面的技術又有了新的突破。不難看出，最終機器將會更瞭解圖片，而人們也會更容易找到自己想要的圖片。
圖片來自：Google
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