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？

      根据微软方面的说法，只要“小冰”用户“将一张包含狗狗的照片发给”小冰“，并且说出“小冰识狗”四个字（语音指令），”小冰“机器人会立刻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，识别的准确度达到83.8%。

     对于”小冰识狗“的小把戏，我们可以设想是在微软方面完成的，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。现在的情况是，服务员需要事先经过技术培训，牢牢记住狗类的品种，不能答错。

     现在的问题是，“小冰”识狗功能的实际用户可能有数千万人，每秒钟平均需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，而且很多，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。这种”奇思妙想“能够实现吗？答案是肯定的，而且识别效率与“小冰识狗”一样快捷。科学家怎样制造”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