工程师开发出日文识别软件。但是他们不懂日语

　现实世界的人工智能正在以出乎意料的方式呈现在用户眼前，而发展速度也要比人们想象中更快。

　　尽管AlphaGo赢得围棋比赛令人印象深刻，但机器学习技术的应用还有更多。在几个月时间里，4名完全不懂日语的工程师开发了一款软件，能准确识别日文的手写文字。

　　来自Reactive的这些程序员开发的应用识别准确率高达98.66%。这家位于东京的创业公司成立只有18个月。近期，全球开发者和投资者都在试图挖掘神经网络的潜力，将人工智能应用至更贴近现实的场景，而不仅仅是回答问题或赢得棋类游戏。

　　作为机器学习专业的博士生，大卫·马尔金(David Malkin)表示：“几年前，只有真正的天才才能去做这件事。目前，聪明人都能开发出有用的工具。未来更多的是发挥想象力，将这一技术应用至真实的商业场景。”

　　神经网络通过模拟的多层神经元去“看到”信息，这一技术正越来越复杂，与人类的视觉神经类似

　　Reactive的技术表明，在某个领域没有太多经验的小团队也能开发出复杂的应用。困难之处在于找到商业模式。关于这一问题，Reactive希望帮助日本的学校批阅试卷。日本目前的考试仍基本采用手写答卷，而这项技术有可能变革这一领域。

　　马尔金和他的同事，包括乔伊·布拉德(Joe Bullard)、菲利普·莱米(Philippe Remy)和菲利普·伊里(Philip Irri)正迅速取得进展。布拉德今年早些时候在谷歌日本总部的聚会上向人工智能的爱好者展示了该团队的成果。软件表现得非常完美。

　　尽管英文的手写识别对深度学习技术来说难度不大，但日文的手写识别情况完全不同。这是由于，日文中包含日本汉字，需要单独处理。日文中常用的汉字达到2000多个，而这些汉字往往有多个笔画。Reactive的算法利用神经网络进行模式匹配，逼近最准确的结果。该公司用约180万个手写汉字对这一神经网络进行了训练。