资料图：北京一名市民正在使用识花软件。中新网邱宇 摄
花草种类繁多，有些不易分辨，识花软件的出现解决了这一难题。虽然功能看似简单，但其背后的技术与“阿尔法狗”一样，都是人工智能深度学习。
耗时三秒！告诉你这是什么花
难以分辨相似度较高的桃花和杏花？想知道小区或公园常见花草的名字？识花软件可以轻松解决这一问题。
近几年，市场上出现了微软识花、形色、花伴侣等手机软件，只需将拍摄的花草照片上传，就能显示该植物的名称和相关介绍。
北京市民吴先生用“又快又准”形容他对一款识花软件的体验。“读幼儿园的女儿好奇心强，常问一些花草名，有些我也不知道，但又没办法在网上搜索。”他说，识花软件在三秒内就能给出结果，而且很准确。
根据形色提供的数据，从用户上传照片到显示花的名称，流程用时在一至三秒。
春季，识花软件使用者明显增多。天气好的时候，形色平均每天图片上传量达50万张。“这是一个很夸张的数字，”形色创始人陈明权说，“我们拥有的植物图片总量已超过1000万。据我了解，全球最大的植物数据库图片量也只有400多万。”
形色(左)与微软识花软件界面。
识别准确率和信息量有待提高
目前，形色已能够识别出4000种植物，准确率约90%。
但是，受拍摄角度、清晰度和花朵是否盛开等因素的影响，识花软件的准确率也有波动。
多肉植物爱好者王女士告诉中新网记者，她在拍摄小区里的花朵后，某款识花软件给出的答案是“这是一只鸟”，让人哭笑不得。
王女士说，识花软件给出的花草相关信息量太少。“比如，不少香水的前调、中调、后调会用花香来描述，但许多人对花香并没有直观的感受。如果在介绍花草时顺便提一下哪款香水有这种香味，会很实用。”
还有使用者认为，识花软件可以介绍一下花草的生长周期、养殖技巧，在识别内容上也可以拓展到水果、蔬菜等。
资料图：盛开的桃花。 中新网记者 张尼 摄
背后的技术：人工智能深度学习
虽然功能看似简单，但识花软件“形色”采用的技术与谷歌“阿尔法狗(AlphaGo)”一样，都是人工智能深度学习。
“我们做了一个模型，教计算机自己学习，这一过程类似于人类的大脑认知学习活动，对外界的认识是从无到有的。”陈明权说。
据他介绍，模型最初只能识别很少的几种花，随着用户上传花的种类和数量不断增多，加上识别模型也在不断改进，识别的准确率和种类也随之提高，这与小孩学习是一样的。
人工智能与深度学习有什么关系？陈明权说，从范畴来看，人工智能最大，机器学习次之，深度学习最小。