Google最新的超級人工智慧能夠知道你所有照片的拍攝地點,不管你在哪裡都行

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PlaNet 是由谷歌(Google)電腦部門專員Tobias Weyand 帶領的團隊所造一台可以只依據照片圖元就可以測定照片地點的電腦。

地理標記

你永遠可以根據照片中的地點線索,認出照片拍攝的地點。主要地標如中國的長城貨倫敦的鐵塔都可以馬上可以認出來,而且精確地被找到。 但如果其中沒有熟悉的地點線索,比如說食物、寵物或室內拍的照片?

人們很善於依賴有關這個世界的各種知識。 你可以根據照片上的字或建築物的風格或植物猜出照片拍攝地點。

人類像天生有辨識照片地點的能力,無須經過訓練。 相反的,機器卻仍在掙扎中。

現在谷歌的一個團隊已經可以透過訓練經過深度學習的電腦來找出照片地點,不用依賴詮釋資料而只要像素。 它們甚至找到一個聰明的方法學習分辨室內照片的地點、或是沒有地理位置線索者。 而這方法其實挺簡單到讓人懷疑為何之前從沒有人這麼做過。

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PlaNet 把世界細分為地理標記影像的座標方格。

地球

由電腦部門專員Tobias Weyand領軍,這個團隊採用簡單的途徑,他們從把世界分成超過26,000個座標方格,每個方格尺寸都不同。

方格尺寸是依據在那個地區所拍的照片數。 大城市會有比較小且詳細的方格,因為大量且主要的照片是在這裡拍的。 而越偏遠地區則相對照片就少了,也就是方格數也少。

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然後這個團隊就建立一個巨大的地理位置影像資料庫,然後對應到相關的方格。 這個資料庫總共包含一億兩千六百萬個影像以Exif格式存放,其中九千一百萬是用來教導人工神經網絡每張照片在何處拍攝,其他的三千四百萬則是用來確認數據集。

這個網絡,取名為PlaNet,從Flickr餵了兩百三十萬個地理標記影像測試其辨識正確性。

人類VS機器人

根據Weyand 以及這個團隊的說法「PlaNet對街道等級可以有3.6%的正確率以及10.1%城市等級正確率。」此外,對照片來源的國家辨識度是28.4%以及48%的洲際大陸辨識度。

開發者用線上遊戲GeoGuessr來測試PlaNet與人的位置定位能力比較。 GeoGuessr讚揚:數字看起來也許是低的,但實際上是非常好的。為了證明,團隊讓PlaNet跟10個旅遊業者競爭。 這個測試還涉及一個線上遊戲,當遊戲不規律地顯現從谷歌街景,參加者要指出照片的地點。你也可以自己試試看www.geoguessr.com看你可以做得多好。

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結果出乎意料,團隊說「PlaNet 在50回中贏了28回,中位差1131.7公里,而人類的中位差是2320.75公里。」

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Weyand說「這個小規模的實驗展現出PlaNet在街景地理定位非凡的性能。」

雖然PlaNet在分辨植物與建築物的知識還不具有優勢,但還是有超越人類的點。「我們相信PlaNet有勝過人類的優勢,因為它看過的地方比任何一個人所能拜訪以及記得每個不同景象得細節都要多得多,甚至旅遊業者都很難區別。

更讓人吃驚的是這個網絡用的記憶體如此得小! Weyand說「我們這個型號只用了相當一支行動電話的377MB的記憶體。」

來源:Futurism