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亚博app下载安装-克服机器视觉障碍,实现人工智能革命

本文摘要:2015年12月,谷歌宣布其云视觉API将继续执行这些任务,如识别人脸、标志和字符、观察对象以及了解其环境的应用。

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2015年12月,谷歌宣布其云视觉API将继续执行这些任务,如识别人脸、标志和字符、观察对象以及了解其环境的应用。一些客户对这些功能非常兴奋。在市场上,其他企业也在寻找类似的服务,以使其商业模式适应环境。

为什么机器一定要看?视觉是主要感觉。如果机器需要解读人类,得到人类需要的对立,就必须在视野中仔细观察和展示。这可能是一个小摄像头的形式,可以帮助盲人看到和感受周围的世界。

或者是一个家庭监控系统,它需要准确识别一群流浪猫之间的区别,或者移动树枝,以及一种防盗形式。在过去的一年里,围绕人工智能的嗡嗡声仍然在迅速而有力地增长。

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我们从未如此近距离地观察过这项技术的好处。2016年将不会有新的人工智能供电设备,因为我们已经在人工智能面临的最困难的挑战之一上取得了进展:让我们的设备理解他们看到的东西。在我们的日常生活中,因为设备已经逐渐成为我们不可分割的一部分,我们已经看到,如果没有足够的视觉能力,越来越多的应用将在北方和南方结束,包括空中无人机的影响和机器人吸尘器不吃他们不应该吃的东西。机器视觉是人工智能的一个发展缓慢的分支,旨在表明机器与人类的视觉具有可比性。

随着研究人员应用特殊的神经网络来帮助机器识别和解释现实世界的图像,机器视觉在过去几年里发生了巨大的变化。现在的电脑在视觉识别上需要做各种各样的事情,从在网上识别猫到识别很多照片中的特定人脸。然而,这种技术还有很长的路要走。

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今天,我们看到机器视觉需要离开数据中心,仅限于从自主无人机到机器人的一切,机器人可以组织我们的食物。为了更好的理解机器人的视觉,一个罕见的转变,机器人的视觉和人类自身的视觉,不过是天上飞着的鸟和飞机。他们两人最终都会依靠基础物理(比如伯努利原理)来帮助他们低空飞行,但这并不意味着飞机会扇动翅膀飞行。

只是因为人和机器可能在一定程度上看到了一些东西,而解释这些图像的方式甚至可能有一定的共性,最终的结果可能还是大相径庭。虽然基本的图像分类早就变得容易了,但当它涉及到从抽象场景中提取意义和信息时,机器人面临着一系列新的问题。错觉就是一个很好的例子。

机器人视觉还有很长的路要走。例如,当人们看到两张面对面的轮廓图像时,他们在某种程度上看到了抽象的形状。他们的大脑不会进一步理解,所以他们需要识别图像的多个部分,看到两张脸,或者看到一个花瓶。

但是对于机器来说,这样的图像非常不可读。基本的分类器无法区分两张脸和花瓶,也看不到斧头、钩子、防弹衣甚至吉他等物体。系统无法确认图像中有哪些物体,这说明这类图像的识别对机器来说是非常具有挑战性的。

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如果我们看到更简单的东西,这个问题就不会更难了,比如BeverlyDoolittle的一幅画。虽然每个看到这张图的人可能都不需要去找,但只是每个人的脸都在这张画布上,他们看得完全、立即,比他们看到的画面要好。另外,就像简单的图像一样,现实世界很乱。

中间航行久了不仅仅是开发算法分析数据的问题。它必须对真实场景有准确的理解,然后需要采取适当的行动。

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