Google眼下开发了一套虚拟“神经网络”系统，这套系统可以通过在You Tube上浏览图像，从而自学如何识别喵星人（NB闪闪）。开发这个系统的实验室原隶属于Google X，他们最广为人知的作品包括 Project Glass （没错就是那款骚包的眼镜）以及自动驾驶汽车。“神经网络” 由包含16000个运算内核的共1000台计算机组合而成。Google把从YouTube随机挑选的1000万张200 x 200像素缩略图输入到该系统，让计算机寻找图像中一再重复出现的特征，从而对含有这种特征的物体进行识别。这种新的面部识别方式本身已经是一种技术创新，更不用提有史以来机器首次对于猫脸或人体这种“高级概念”有了认知。 


 
 以下是Google的这个系统工作原理的一些简单介绍：

 在开始分析数据之前，工作人员不会教授系统、或者向系统输入任何诸如“脸、肢体、猫的长相是什么样子”这类信息。一旦系统发现了重复出现的图像信息，计算机就创建出“图像地图”，该地图稍后会帮助系统自动检测与前述图像信息类似的物体。Google之所以把它命名为“神经系统”，旨在向神经生物学中的一个经典理论致敬。这个理论指出，人类大脑颞叶皮层的某些神经元是专门用来识别面部、手等这类对象的。

 以往传统的面部识别技术，一般都是由研究者先在计算机中通过定义识别对象的形状边缘等信息、 来“教会”计算机该对象的外观应该如何，计算机然后对包含同类信息的图片作出标识，从而达到“识别”的结果。然而，据Jeff Dean博士（ “神经系统”参与者）所说，在Google的这个新系统里，『 我们从不向计算机描述“喵星人长啥样”这类信息，计算机基本上靠自己产生出“喵星人”这一概念” 』

 截至目前，这个系统还不完美。但它取得的成功有目共睹，Google已经将该项目从Google X中独立出来，现在由总公司的搜索及商业服务小组继续引领完成。Google的目标是宏伟的，它希望能开创一种全新的算法，并将其应用于图像识别、语言识别，以及机器语言翻译等更广阔的领域。