Инженеры компании Google создали виртуальную «нейронную сеть», которая смогла понять, как выглядит кот, рассматривая изображения на YouTube. Разработанная в лаборатории Google X, ответственной за создание очков дополненной реальности Project Glass и самостоятельно передвигающихся по дорогам автомобилей, сеть представляет собой кластер из тысячи связанных между собой компьютеров с шестнадцатью тысячами вычислительных ядер. Инженеры кормили кластер изображениями из 10 миллионов отобранных в случайном порядке видео, уменьшенными до размера 200×200 пикселей, а он, в свою очередь, отбирал в изображениях похожие элементы. Программное обеспечение оказалось способно выделять не только человеческие лица, но и так называемые «понятия высокого уровня» — к примеру, кошачьи морды и человеческие тела. Главное, что до начала эксперимента машина не получала никаких данных относительно того, на что похоже лицо, тело или кот.

Как только в распоряжении кластера появлялся кадр с повторившимся элементом, он выстраивал карту изображения, которая затем использовалась в поиске новых совпадений. В Google назвали эти карты «нейронами», отдав дань теории о том, что некоторые нейроны в височной доле головного мозга специализируются на идентификации объектов по таким категориям, как лица и руки.

Одним из традиционных методов идентификации, применённым в разработке Google, является определение контуров объектов и последующая маркировка изображений, содержащих похожие объекты. Работавший над проектом сотрудник Google Джефф Дин (Jeff Dean) уточнил: «Мы никогда не говорили во время тренировок „Это кот“. Понятие „кот“ в основном изобреталось». Система ещё не идеальна, но проект уже вышел за рамки Google X и развивается силами исследовательского и бизнес-отдела поискового гиганта. Компания надеется усовершенствовать алгоритм и использовать его в системах поиска изображений, распознавания речи и перевода языков программирования.