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五大可識別圖片的人工智能技術分析

閱覽次數:409 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電工程訊:

很長一段時間以來,人工智能的研究都停留在文字層面,好比著名的圖靈測試(TurningTest),證明了機器能夠像人類一樣智能地回答書面問題。而假如讓機器變得更聰明,僅僅處理文字顯然是不夠的。事實上,人類心智非常善于視覺處理。從所見當中辨認圖案、物體以及文本情景的能力讓我們很智能,這種能力也是人的本質特征。

不過直到最近,計算機都對圖片束手無策。好比,除非人為添加一些標簽和注釋,否則機器就無法理解圖片,圖片也就是成了無用的文件。但是,這種尷尬的情況正在發生變化。一大批能看懂圖片的人工智能技術已經來到人間,下面不妨來看看機器之心的盤點:

谷歌TensorFlow

5月份谷歌推出GooglePhotos時,媒體關注的焦點是:人工智能和圖片搜索結合后所產生的強大功能。谷歌聲稱(并且用戶也很快確認),搜尋特定某人,您會找到對方從現在到嬰兒時期的照片。搜索品種名,您就能找到相應品種狗的照片。把名字和食品類別結合起來,好比輸入「最大披薩」,就能鎖定特定圖片。

這款應用發布之初,媒體無從得知谷歌究竟研發了多長時間。不過,一些搜索功能在Google+上出現一年多了。

兩周前,谷歌以TensorFlow平臺形式開源了它的人工智能主體部分。

盡管TensorFlow并不是第一個開源人工智能平臺,但是,它是與谷歌強大圖片搜索關系最為密切一個。

開源TensorFlow意味著,包括初創公司在內的另外公司,能夠利用谷歌的這個開源平臺,快速將人工智能和圖片結合起來。盡管谷歌并未開放人工智能關鍵技術,包括在眾多服務器上運轉的能力。谷歌也沒有開放讓其如此強大的用戶數據庫。但是,谷歌的此舉毫無疑問將**整個機器學習和人工智能創業生態的發展。

我們也期待著基于TensorFlow的各種震撼新應用能于明年進入市場。

FacebookPhotoMagic

Facebook近期開始在Messenger應用上測試一項新功能——FacebookPhotoMagic。這是一個可選應用,它會掃描手機相冊照片并對它們進行面部辨認處理。PhotoMagic會辨認照片中的人物(他們也是您的Facebook好友),建議您和他們一起分享這些照片。

毫無疑問,這項功能給Facebook帶來了雙重優勢。首先,它鼓勵用戶更多在Messenger上分享。其次,它改善了辨認。但是,僅僅這項便利功能是不夠的,用戶實際上可以贊成或拒絕在任意燈光條件、角度和另外參數條件下,Facebook使用人工智能對面部和名字進行匹配。Facebook人工智能把握的照片越多,辨認效果也越好。

令人吃驚的是,即使遮住了臉部,Facebook的「面部辨認」一樣能能辨認出您的臉部。這個系統也關注發型、姿勢、衣著和身材。(請注重,我們并不清楚Facebook是否已經實現了這種先進系統,但很明顯的是,它從用戶照片中收集數據。)

Facebook的PhotoMagic拓展了圖片庫來源,它不僅收集Facebook(社交網站),還收集Messenger(聊天應用)的數據,擴充了數據量。PhotoMagic還鼓勵贊成或否定匹配結果,提高數據質量。

很明顯,Facebook最終目標是辨認任意場景中的任何人,即使在看不清臉部的惡劣燈光條件下。毫無疑問,未來Facebook的人工智能會掃描和分析環境,發現可市場化的線索——好比,假如某人在照片里經常打棒球,廣告商就可以利用這個信息鎖定棒球迷,盡管他在上傳照片的文字里并沒有表露出這種興趣。

毫無疑問,他們也打算通過觀察圖片中一起出現的人,進一步建立社交圖譜。

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