ob体育五大可识别图片的人工智能技术很长一段时间以来，人工智能的研究都停留在文字层面，比如著名的图灵测试(Turning Test)，证明了机器能够像人类一样智能地回答书面问题。而如果让机器变得更聪明，仅仅处理文字显然是不够的。事实上，人类心智非常善于视觉处理。从所见当中识别图案、物体以及文本情景的能力让我们很智能，这种能力也是人的本质特征。

　　不过直到最近，计算机都对图片束手无策。比如，除非人为添加一些标签和注释，否则机器就无法理解图片，图片也就是成了无用的文件。但是，这种尴尬的情况正在发生变化。一大批能看懂图片的人工智能技术已经来到人间，下面不妨来看看机器之心的盘点：

　　5月份谷歌推出 Google Photos时，媒体关注的焦点是：人工智能和图片搜索结合后所产生的强大功能。谷歌声称(并且用户也很快确认)，搜寻特定某人，你会找到对方从现在到婴儿时期的照片。搜索品种名，你就能找到相应品种狗的照片。把名字和食品类别结合起来，比如输入「最大披萨」，就能锁定特定图片。

　　这款应用发布之初，媒体无从得知谷歌究竟研发了多长时间。不过，一些搜索功能在Google+上出现一年多了。

　　尽管TensorFlow并不是第一个开源人工智能平台，但是，它是与谷歌强大图片搜索关系最为密切一个。

　　开源TensorFlow意味着，包括初创公司在内的其他公司，能够利用谷歌的这个开源平台，快速将人工智能和图片结合起来。尽管谷歌并未开放人工智能关键技术，包括在众多服务器上运行的能力。谷歌也没有开放让其如此强大的用户数据库。但是，谷歌的此举毫无疑问将**整个机器学习和人工智能创业生态的发展。

　　Facebook近期开始在Messenger应用上测试一项新功能Facebook Photo Magic。这是一个可选应用，它会扫描手机相册照片并对它们进行面部识别处理。Photo Magic会识别照片中的人物(他们也是你的Facebook好友)，建议你和他们一起分享这些照片。

　　毫无疑问，这项功能给Facebook带来了双重优势。首先，它鼓励用户更多在Messenger上分享。其次，它改善了识别。但是，仅仅这项便利功能是不够的，用户实际上可以赞成或拒绝在任意灯光条件、角度和其他参数条件下，Facebook使用人工智能对面部和名字进行匹配。Facebook人工智能掌握的照片越多ob体育app下载，识别效果也越好。

　　令人吃惊的是，即使遮住了脸部，Facebook的「面部识别」一样能能识别出你的脸部。这个系统也关注发型、姿势、衣着和身材。(请注意，我们并不清楚Facebook是否已经实现了这种先进系统，但很明显的是，它从用户照片中收集数据。)

　　Facebook 的Photo Magic拓展了图片库来源，它不仅收集Facebook(社交网站)，还收集Messenger(聊天应用)的数据，扩充了数据量。Photo Magic还鼓励赞成或否定匹配结果，提高数据质量。

　　很明显，Facebook最终目标是识别任意场景中的任何人，即使在看不清脸部的恶劣灯光条件下。毫无疑问，未来Facebook的人工智能会扫描和分析环境，发现可市场化的线索比如，如果某人在照片里经常打棒球，广告商就可以利用这个信息锁定棒球迷，尽管他在上传照片的文字里并没有表露出这种兴趣。

　　微软日前也更新它的牛津项目，这是一个工具包，让开发者通过旗下的Azure云平台，使用微软的人工智能系统。

　　这个工具包支持人工智能各个方面的应用，包括口语，视频和其他媒体。但是，最震撼和最强大的功能莫过于牛津项目现在支持开发者通过牛津人脸应用平台接口项目( Project Oxford Face API)检测图片中的人物表情。

　　譬如，用牛津项目处理一张包含5个人的照片，识别照片中的脸以及每个人的表情快乐，愤怒或恶心。

　　这项功能在新的高度，像人类一样「理解」图片质量。观看他人照片时，人们关注的最重要特征就是个人或群体的情感状况。

　　Pinterest日前发布了全新的图片搜索功能，它能帮助用户发现更多的信息甚至帮助购买他们在固定照片里看到的产品。

　　首先，在 Pinterest的图片中选中任一物体(来回拖动一个盒状标识)。然后，搜索工具会找到具有相似图案和颜色的相似物，系统会将最匹配的结果链接到购买按钮上，点击这里就能购买该产品。

　　这种照片人工智能应用可以说是万维网照片的雏形，在这个万维网中，每张图片中的每个物体都与等同物或者相似物、相关物彼此关联。

　　一家名为CamFind的图片识别和视觉搜索公司，今年推出了一个「云视觉」(CloudSight)的公共应用平台接口。

　　这个API支持开发者使用CamFind的人工智能分析图片内容。这样的扫描大多数情况下具有高度特定性，比如，能识别汽车的制造和模型，或者狗的品种以及食品的具体类型。一旦分析出图片中的物品，开发者就可以使用这些信息来获取网络上的文字信息。

　　Deepomatic开发了一种服务型软件智能搜索引擎，它能识别图片中各种各样的数据。Deepomatic热衷时尚。它不仅匹配颜色，图案和其他数据，还能识别图片中的物品，并将它与一个全面的时尚产品数据库进行匹配ob体育app下载。

　　Deepomatic网站声称，其技术模拟了人类大脑接收视觉信息的方式并用这种方式来理解各种概念。

　　每当想到这样一个令人惊喜的新世界：能够理解照片内容的人工智能将无处不在，具有强大扩展潜力且唾手可得时，这些无限可能性就会令人叹为观止。

　　而且，这仅仅是一个开始。在绝大多数情况下，这项技术几乎都能通过API，开源程序或服务化处理得以应用实现，因此，我们已经站在了未来世界的入口：图像AI将和网络搜索一样普及，成为这个世界的一个基本特征。为了真正模拟人工智能，计算机必须有视觉，现在它们有了。

　　人工智能 1日在京发布。预计，全球 人工智能 支出到2020年或将达到2758亿元(人民币，下同)，中国 人工智能 技术支出到2020年将达到325亿，占全球整体支出的约12%。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 1日，国际数据公司(IDC，InternationalDataCorporation)中国总裁霍锦洁在“全球思想盛筵——人工智能与人类文明”大会上发布了此。 指出，信息流是新一代人工智能的新理论、新技术、新平台，是跟社会新需求相结合的产物，具有强大的延展性和渗透性。以人工智能技术为支撑的信息流，已经发展成为数字时代人们获取信息的重要形态。“信息流将成为人工智能新时代的引

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　　可自动修复锂离子电池 /

　　物联网、大数据、 人工智能 等科技热词这几年似乎每天都在科技头条中轮番出现，到底哪一种技术对人类社会的发展有更大的推动作用呢?不知道有没有人有这样的疑惑，事实上，它们都是未来的趋势，彼此之间并不矛盾。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 有人说，万物互联的时代，大数据是未来的新石油。怎么去理解这一句话呢?我们知道，物联网技术主要是实现物理世界(现实世界)和信息世界的融合，从而获取到现实世界海量、动态、多态以及关联的数据。而大数据概念，正是对于这些数据的抽象描述，通常是指大小已超出传统意义的尺度，并且软件工具难以捕捉、存储、管理与分析的数据。再者就是 人工智能 技术，它是建立在大量数据的基础上的一门技术，可以让机

　　美国可能是全球人工智能的领导者，不过其大多数技术进步都来自于业界和学术界的驱动。在面临中国和欧洲竞争的情况下，一直「忽视问题」的特朗普政府开始发生转变。当地时间 2 月 11 日ob体育app下载，美国总统特朗普签署了一项行政命令，启动「美国 AI 计划」——一项指导美国人工智能技术发展的国家级战略。 最近一次人工智能浪潮自北美掀起，美国已在 AI 技术上引领潮流：由于数十年的联邦研究经费、工业生产、学术研究以及外国人才的流入，美国正处于当前人工智能繁荣发展的最前沿。 然而随着 AI 愿景在全球蔓延，美国政府缺乏引导投资、技术落地和研究领域的高层次战略计划正在逐渐拖累研究的发展。与此同时，中国、加拿大、法国和韩国等至少 18 个国家近年

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