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「人工智能与科技」解密面部识别：肉眼看不见的人工智能是如何“看见”你的？( 二 )


与现实世界互动
在过去的几年中 ， 增强现实已经成为一个不断增长的市场 。 AR的大部分扩展归功于计算机视觉算法的发展 。 AR应用程序使用机器学习来检测和跟踪目标位置和放置虚拟对象 。 你可以在很多应用中看到AR和计算机视觉的结合 。
【「人工智能与科技」解密面部识别：肉眼看不见的人工智能是如何“看见”你的？】利用计算机视觉 ， 你可以通过手机摄像头从现实世界中提取信息 。 它可以使用计算机视觉算法执行各种任务 ， 例如读取名片 ， 检测家具和衣服的风格 ， 翻译路牌以及将手机连接到基于路由器的wi-fi网络 。
「人工智能与科技」解密面部识别：肉眼看不见的人工智能是如何“看见”你的？
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计算机视觉的高级应用场景
由于深度学习的进步 ， 计算机视觉现在可以解决以前很难解决甚至计算机无法解决的问题 。 在某些情况下 ， 训练有素的计算机视觉算法可以与经验丰富的工作人员相媲美 。
1）医学图像处理
在深度学习之前 ， 创建可以处理医学图像的计算机视觉算法需要软件工程师和相关专家付出大量的努力 。 他们必须合作开发从放射影像中提取相关特征的代码 ， 然后对其进行检查以进行诊断 。 深度学习算法提供了端到端的解决方案 ， 使该过程变得非常容易 。 计算机视觉已进入许多医学领域 ， 包括癌症检测和预测、放射学、糖尿病性视网膜病变 。 一些AI研究人员甚至说深度学习将很快取代放射科医生 。 不过 ， 不要忘了深度学习是从像素中提取信息的 ， 所以它不能复制人类医生的所有功能 。
2）玩游戏
教计算机玩游戏一直是AI研究的热门领域 。 大多数游戏程序都使用强化学习 ， 这是一种AI技术 ， 可以通过反复试验来发展其行为 。 计算机视觉算法在帮助这些程序解析游戏图形内容方面发挥着重要作用 。 但是要注意的一件事是 ， 在许多情况下 ， 图形会被“简化”或简化 ， 以使神经网络更容易理解它们 。 此外 ， 目前AI算法需要大量数据才能学习游戏 。 例如 ， OpenAI玩Dota的AI必须经历45,000年的游戏时间才能达到冠军水平 。
「人工智能与科技」解密面部识别：肉眼看不见的人工智能是如何“看见”你的？
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3）无人商店
2016年 ， 亚马逊推出了Go ， 这是一家无人商店 ， 顾客可以走进商店 ， 拿起想要的东西 ， 然后走出去 。 Go使用各种人工智能系统来消除对收银员的需求 。 当顾客在商店中走动时 ， 配备了高级计算机视觉算法的摄像头会监控他们的行为 ， 并跟踪他们拾取或返回货架的物品 。 当他们离开商店时 ， 他们的购物车会自动从他们的Amazon帐户中结账 。
3）自动驾驶汽车
在没有人类驾驶员的情况下可以在道路上行驶的汽车 ， 一直是AI社区最长的梦想和最大的挑战之一 。 在今天 ， 我们距离能在各种光照和天气条件下 ， 在道路上任意行驶的自动驾驶汽车这个梦想还很遥远 。 但是 ， 由于深度神经网络的进步 ， 我们取得了许多进步 。 打造无人驾驶汽车的最大挑战之一是使他们能够了解周围的环境 。
「人工智能与科技」解密面部识别：肉眼看不见的人工智能是如何“看见”你的？
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尽管不同的公司以各种方式解决该问题 ， 但它们之间不变的一件事是计算机视觉技术 。 车辆周围安装的摄像头可监控汽车的环境 。 深度神经网络解析镜头并提取有关周围物体和人物的信息 。 该信息与来自其他设备（如激光雷达）的数据相结合 ， 以创建该区域的地图 ， 并帮助汽车在道路上行驶并避免碰撞 。
随着“新基建”风口的到来 ， 在5G、物联网传感器、具有AI功能的智能摄像头和边缘计算的推动下 ， 计算机视觉领域将迎来快速爆发 。 钛灵AI市场是由GoogleAI技术推广伙伴Gravitylink打造的全球化AI算法和解决方案交易市场 ， 致力于帮助来自全球的优秀AI解决方案与需求方建立更加高效的直接连接 ， 加速AI技术在各个领域的落地和应用 。


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