如果从网络上随便调出一张图片，你能说出这张图片是在哪个地方拍摄的吗？
除非这张图中包含比较显眼的地标建筑之类的，不然的话大多数人可能都猜不到。所以，现在又到了证明机器比人更“聪明”的时候，因为现在 Google 的人工智能技术，已经能不依靠照片中的地理位置资讯来辨认图片的拍摄地点了。个人认为，这个比让机器认出像猫猫狗狗这类外形基本固定的事物厉害多了。
试想一下，一张陌生的照片摆到你面前，除了地标建筑外，你还能依靠那些元素来判断这张图的拍摄地点？食物类型、车道走向、车牌颜色、建筑风格、衣着样式这些资讯或许有说明，不过，即使依照上面这些条件，人类顶多也只能猜出来个大概区域，但 Google 训练出的人工智能机器却能猜到准确到街道的程度。
像其他人工智能技术一样，想让机器达到辨认图片拍摄地点的能力，首先需要有够多的图片让它学习。Google 团队从网络上爬取了上亿张包含地理位置的图片让机器学习，在这个过程中，人工智能机器自然也就了解了这个星球的部分面貌。
（Source：MIT Technology Review）
在完成了这一系列的训练工作之后，我们当然要看看这个名为 PlaNet 的人工智能精确度如何。
于是 PlaNet 的设计者们从 Flickr 上找了 230 万张图片来测试效果。结果发现，大约 8 万多张可以定位到街道程度的精准度，23 万多张可以定位到城市程度的精准度。
不难看出，PlaNet 现在的精准度还不足与替代照片中的地理位置资讯，但这件事的更大意义在于，Google 的图像识别技术已经不只是对猫、狗、夕阳、落日、大海这些形态比较固定的事物有效了，它的可扩展性其实比我们日常所想的宽泛得多。
再过几天，Google 的另一个人工智能产品 AlphaGo 将对战韩国围棋九段棋手李世乭，虽然现在不少分析觉得 AlphaGo 的水准只在职业六段上下，可能赢不了李世乭，但我觉得即便这一次 AlphaGo 没成功，人工智能也将在接下来的几年给我们的生活带来更大、更多的改变。
（本文由 Pingwest 授权转载；首图来源：marketingland.com）
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