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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(jī)器能夠像人類一樣智能地回答書面問題。而假如讓機(jī)器變得更聰明,僅僅處理文字顯然是不夠的。事實(shí)上,人類心智非常善于視覺處理。從所見當(dāng)中辨認(rèn)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(zhì)特征。
不過直到最近,計算機(jī)都對圖片束手無策。好比,除非人為添加一些標(biāo)簽和注釋,否則機(jī)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(fā)生變化。一大批能看懂圖片的人工智能技術(shù)已經(jīng)來到人間,下面不妨來看看機(jī)器之心的盤點(diǎn):
谷歌TensorFlow
5月份谷歌推出GooglePhotos時,媒體關(guān)注的焦點(diǎn)是:人工智能和圖片搜索結(jié)合后所產(chǎn)生的強(qiáng)大功能。谷歌聲稱(并且用戶也很快確認(rèn)),搜尋特定某人,您會找到對方從現(xiàn)在到嬰兒時期的照片。搜索品種名,您就能找到相應(yīng)品種狗的照片。把名字和食品類別結(jié)合起來,好比輸入「最大披薩」,就能鎖定特定圖片。
這款應(yīng)用發(fā)布之初,媒體無從得知谷歌究竟研發(fā)了多長時間。不過,一些搜索功能在Google+上出現(xiàn)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(qiáng)大圖片搜索關(guān)系最為密切一個。
開源TensorFlow意味著,包括初創(chuàng)公司在內(nèi)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(jié)合起來。盡管谷歌并未開放人工智能關(guān)鍵技術(shù),包括在眾多服務(wù)器上運(yùn)轉(zhuǎn)的能力。谷歌也沒有開放讓其如此強(qiáng)大的用戶數(shù)據(jù)庫。但是,谷歌的此舉毫無疑問將**整個機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)業(yè)生態(tài)的發(fā)展。
我們也期待著基于TensorFlow的各種震撼新應(yīng)用能于明年進(jìn)入市場。
FacebookPhotoMagic
Facebook近期開始在Messenger應(yīng)用上測試一項(xiàng)新功能——FacebookPhotoMagic。這是一個可選應(yīng)用,它會掃描手機(jī)相冊照片并對它們進(jìn)行面部辨認(rèn)處理。PhotoMagic會辨認(rèn)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(xiàng)功能給Facebook帶來了雙重優(yōu)勢。首先,它鼓勵用戶更多在Messenger上分享。其次,它改善了辨認(rèn)。但是,僅僅這項(xiàng)便利功能是不夠的,用戶實(shí)際上可以贊成或拒絕在任意燈光條件、角度和另外參數(shù)條件下,F(xiàn)acebook使用人工智能對面部和名字進(jìn)行匹配。Facebook人工智能把握的照片越多,辨認(rèn)效果也越好。
令人吃驚的是,即使遮住了臉部,F(xiàn)acebook的「面部辨認(rèn)」一樣能能辨認(rèn)出您的臉部。這個系統(tǒng)也關(guān)注發(fā)型、姿勢、衣著和身材。(請注重,我們并不清楚Facebook是否已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這種先進(jìn)系統(tǒng),但很明顯的是,它從用戶照片中收集數(shù)據(jù)。)
Facebook的PhotoMagic拓展了圖片庫來源,它不僅收集Facebook(社交網(wǎng)站),還收集Messenger(聊天應(yīng)用)的數(shù)據(jù),擴(kuò)充了數(shù)據(jù)量。PhotoMagic還鼓勵贊成或否定匹配結(jié)果,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
很明顯,F(xiàn)acebook最終目標(biāo)是辨認(rèn)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(huán)境,發(fā)現(xiàn)可市場化的線索——好比,假如某人在照片里經(jīng)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(xiàn)的人,進(jìn)一步建立社交圖譜。