yzc666亚洲城人为智能不仅仅认知图片,未来一旦见到照片

人工智能会做饭会下棋,现在也会作画了。

  判断一张照片拍摄地点的依据,可以不止有 GPS
定位信息了。Google的云端服务应用
GooglePhotos就用人工智能,靠图片内容识别地理位置——当照片里有埃菲尔铁塔的一角,而你又关闭了图片的GPS记录,Google会把它认出来并且打上“巴黎”的标签。

这不是指胡乱的没有逻辑的涂鸦,Google
之前做过这事。最近加州大学伯克利分校一个计算机神经网络团队做了一套算法,可以让机器人给黑白照片填色,以接近照片原本的色彩为目的。

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yzc666亚洲城,先来看看结果吧。左边一列是被黑白化的图片,中间一列是计算机还原的色彩,最右边是图片原本的样子。

  Google Photos可以依据内容做图片分类,当然 GPS
信息也是它的判断依据之一

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  带有当地标志性建筑的图当然不难识别,那如果是不知名的街头巷尾、或者室内的花花草草呢?Google
的机器学习工程师在这个问题上做了点研究。

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  按照人类大脑的工作方法,判断“这张图是在哪儿拍的?”时,你会调动起所有的知识和经验,寻找图片背后的信息。比如“这个路牌上写的是日文”、“这种植物只生长在美洲地区”、“建筑风格不像是亚洲地区”……

这是一套极力模拟人类认知图片方式的算法。如果在你面前展开一幅黑白图片叫你填色,你的逻辑大概是这样:首先搞清楚图中物体是什么,继而依据经验判断这样物体通常情况下是什么颜色,最后再拿起颜料上色。

  Google 让计算机模拟了这个推理的过程。

同样的,计算机学会填色的前提是,它得明白图中到底是什么。研究人员给他们的机器人“喂食”了超过
100 万张彩色图片,计算机最终学习了 1000
个类别的物体,有些非常具体,比如“绿色的蛇”、“桔子”、“军装”、“披萨”……

  工程师们首先挑选了全世界人口密集、或者摄影师常去的地区,排除了人迹罕至的荒郊野岭和海洋,之后将这些区域划分成
26000 个大小不一的方块。

即便如此,算法还是会出错,研究人员也承认计算机会因为输入数据的原因而存在填色的“偏见”。

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不过总体来看,计算机的填色并没有多少十分离谱不合逻辑的例子。比如上图中灰色的雪纳瑞被涂上了黄色,但如果你不知道原图是啥样,依然会觉得这没什么问题。

  接下来,工程师从网上找来 1.26 亿张包含 GPS
信息的图片当做“食材”,投入到机器学习算法之中,让计算机去认识、学习不同地方的图片有哪些特征。

研究人员模拟图灵测试,邀请志愿者在原图和计算机图片中挑选一张,判断哪个是原本的图片。最后,计算机“骗过”了
20% 的志愿者。

  每一张图都会对应一个区域方块,这些信息构成了庞大的数据库,机器人相当于掌握了判断事物的“经验和知识”,可以根据图片里的细节判断地理位置了。

这项成果目前还是处在学术层面,在“怎么把图像识别用在具体的产品”这个问题上,Google
做出了不少努力,比如可以自动帮你把照片归类、打标签的 Google Photos。

  研究团队用 Google 街景和 Flickr
做了测试,结果显示,虽然不能全部判断正确,但这台机器人已经具备了类似人类大脑判别位置的能力。

Google 最近用类似的方法,教会了机器人判别图像的地理位置,在不依靠 GPS
的情况下。Google 通过 1.2
亿张图片让计算机学会识别图中物体,继而让它依据这些信息判断这些物体应该存在于哪些地方。

  不过目前算法的精确度并不高,实际的测试中,“街道级别”的精确度只有
3.6%,达到“城市级别”的也只有 10.1%。

Google
甚至还想做一个图像识别的手机芯片,装上后手机可以实时识别身边的物体,完成比如翻译路标的工作,或者帮助盲人导航。

  这看上去是个挺酷的机器人,但你的隐私处境可能会更加危险了——Google
已经掌握了不用 GPS
判别地理位置的方法,即时关闭了定位功能,你的手机也还是可能变成时刻监视你的间谍,同时还是个头脑聪明会推理的侦探。

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题图来自 newevolutiondesigns

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