人工智能自我修复地图可行吗
第一步：部署google街景车辆。第二步：ai分析图像并更新地图。
放大手机上的google地图应用，最终可以看到建筑物的形状。你可以感谢人工智能帮助创建像这样的场景 - 并不是所有ai都在为应用程序做的事情。近年来，该公司已更多地转向机器学习，以自动密切关注世界不断变化的地理位置，然后更新其在地图上的反映方式。
事实上，谷歌在2015年左右达到了一个拐点，当时它意识到必须改变其保持地图更新的策略，据两位专门与大众科学公司谈话的谷歌地图工作人员表示。google地图工程总监andrew lookingbill将这一时刻描述为“顿悟”。
在200多个国家/地区更新地图很难实现，因此团队不得不从制作地图转向更多元素。“我们需要开始制作制作地图的机器，”lookingbill解释道。
发生这种情况的方法是通过机器学习算法，这些算法足以拍摄图像 - 就像那些街景汽车或卫星生成的图片 - 从中提取所需信息，然后更新地图。该信息可能是诸如道路名称，门牌号或从上方看到的建筑物形状等数据。谷歌之前已经吹嘘过这个话题：2017年的博客文章描述了他们在法国创建一种可以读取街道名称的算法，并提到像这样的算法可以更新地图上的地址。
想象一下，有人建造了一所新房子，还有一辆街景车。“这可能最终会在我们的地图中被搜索，而人类不会在内环中，或者不得不对此做任何事情，”lookingbill补充道。人工智能分析图像和更新地图的过程就是他所说的“迈向地图变得自我修复的第一步”。
他说，创建建筑大纲是一项任务，其中更好的人工智能大大加快了速度。机器学习算法可以查看卫星图像，然后在google地图上绘制建筑物的形状。由于这一点，“我们能够将我们在全球范围内建模的建筑数量增加一倍，”戈斯比尔说。这发生在一年的过程中。“为了达到规模感，”他补充说，“我们之前拥有的所有建筑都花了我们十年的时间来绘制地图。” google在今天发布的博客项目中触及了这一点，该博客项目描述了之前算法创建的构建大纲看起来像“模糊”的方式（帖子还解释了制作地图的一般步骤和数据源）。
其他仍处于“新生”阶段的工作涉及使用ai在地图上根据分析的图像创建新的道路。肖尔比说，“道路综合”让他们“实际上试图根据图像找出我们在地图上没有的道路几何形状。”
对于人工智能算法来说，如创建建筑物轮廓或绘制新的道路，它会使用像自上而下的卫星数据这样的图像; 为了提取街道名称，门牌号码和商业名称等信息，该公司依靠街景。
当然，谷歌地图不是镇上唯一的游戏：我们在6月份注意到苹果正在自己的应用程序中创建更详细的地图，并且当你今年秋季更新到ios 13时，你会看到体验的变化。
更重要的是，机器学习算法可以训练数据然后完成任务，有时候是超人级，在科技界很常见。这可能涉及一些平凡的东西，例如yelp使用ai来分析和组织其用户上传的披萨和炸玉米饼图片。人工智能并不仅仅能识别图像中的内容：它还可以执行各种其他操作，例如玩游戏和赢得游戏，无论是扑克，还是魔方。
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放大手机上的google地图应用，最终可以看到建筑物的形状。你可以感谢人工智能帮助创建像这样的场景 - 并不是所有ai都在为应用程序做的事情。近年来，该公司已更多地转向机器学习，以自动密切关注世界不断变化的地理位置，然后更新其在地图上的反映方式。
事实上，谷歌在2015年左右达到了一个拐点，当时它意识到必须改变其保持地图更新的策略，据两位专门与大众科学公司谈话的谷歌地图工作人员表示。google地图工程总监andrew lookingbill将这一时刻描述为“顿悟”。
在200多个国家/地区更新地图很难实现，因此团队不得不从制作地图转向更多元素。“我们需要开始制作制作地图的机器，”lookingbill解释道。
发生这种情况的方法是通过机器学习算法，这些算法足以拍摄图像 - 就像那些街景汽车或卫星生成的图片 - 从中提取所需信息，然后更新地图。该信息可能是诸如道路名称，门牌号或从上方看到的建筑物形状等数据。谷歌之前已经吹嘘过这个话题：2017年的博客文章描述了他们在法国创建一种可以读取街道名称的算法，并提到像这样的算法可以更新地图上的地址。
想象一下，有人建造了一所新房子，还有一辆街景车。“这可能最终会在我们的地图中被搜索，而人类不会在内环中，或者不得不对此做任何事情，”lookingbill补充道。人工智能分析图像和更新地图的过程就是他所说的“迈向地图变得自我修复的第一步”。
他说，创建建筑大纲是一项任务，其中更好的人工智能大大加快了速度。机器学习算法可以查看卫星图像，然后在google地图上绘制建筑物的形状。由于这一点，“我们能够将我们在全球范围内建模的建筑数量增加一倍，”戈斯比尔说。这发生在一年的过程中。“为了达到规模感，”他补充说，“我们之前拥有的所有建筑都花了我们十年的时间来绘制地图。” google在今天发布的博客项目中触及了这一点，该博客项目描述了之前算法创建的构建大纲看起来像“模糊”的方式（帖子还解释了制作地图的一般步骤和数据源）。
其他仍处于“新生”阶段的工作涉及使用ai在地图上根据分析的图像创建新的道路。肖尔比说，“道路综合”让他们“实际上试图根据图像找出我们在地图上没有的道路几何形状。”
对于人工智能算法来说，如创建建筑物轮廓或绘制新的道路，它会使用像自上而下的卫星数据这样的图像; 为了提取街道名称，门牌号码和商业名称等信息，该公司依靠街景。
当然，谷歌地图不是镇上唯一的游戏：我们在6月份注意到苹果正在自己的应用程序中创建更详细的地图，并且当你今年秋季更新到ios 13时，你会看到体验的变化。
更重要的是，机器学习算法可以训练数据然后完成任务，有时候是超人级，在科技界很常见。这可能涉及一些平凡的东西，例如yelp使用ai来分析和组织其用户上传的披萨和炸玉米饼图片。人工智能并不仅仅能识别图像中的内容：它还可以执行各种其他操作，例如玩游戏和赢得游戏，无论是扑克，还是魔方。
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