第一步：部署Google Street View车辆。步骤2：AI分析图像并更新地图。放大手机上的Google Maps应用程序，您最终可以看到建筑物的形状。您可以感谢人工智能帮助创建了这样的场景-并非所有的AI都在为应用服务。近年来，该公司已将更多的精力转向机器学习，以自动关注世界上不断变化的地理位置，然后更新其在地图上的反映方式。实际上，据两位专门与科普公司交谈的Google Maps员工说，Google在2015年左右达到了一个转折点，当时它意识到必须改变其更新地图的策略。 Google Maps工程总监Andrew Lookingbill将这一刻描述为“流行病”。在200多个国家/地区中更新地图非常困难，因此团队不得不从制作地图转移到更多元素。 “我们需要开始制造用于制作地图的机器，” Lookingbill解释道。发生这种情况的方式是通过机器学习算法，该算法足以拍摄类似于街景车或卫星生成的图像的图像，以从中提取所需的信息，然后更新地图。该信息可以是诸如道路名称，门牌号或从上方看的建筑物形状之类的数据。谷歌之前曾吹嘘这个话题：2017年的一篇博客文章描述了他们如何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。想象一下有人盖了一栋新房子和一辆街景车。 “这可能最终会在我们的地图中被搜索到，而人类将不会陷入内环或对此做任何事情，” Lookingbill添加了。人工智能分析图像并更新地图的过程是他所谓的“迈向地图实现自我修复的第一步”。他说，创建建筑轮廓是一项任务，其中更好的人工智能可以大大加快速度。机器学习算法可以查看卫星图像，然后在Google Maps上绘制建筑物的形状。因此，“我们能够将全球建模的建筑物数量增加一倍，” Gosbill说。这发生了一年的时间。 “为了获得规模感，”他补充说：“我们以前拥有的所有建筑物都花了我们十年的时间来绘制地图。”谷歌在今天发布的博客项目中对此进行了描述，该博客项目描述了先前的内容。该算法创建的构造轮廓看起来像“模糊”。方式（该帖子还介绍了制作地图的一般步骤和数据来源）。仍处于“新生”阶段的其他工作阶段涉及使用AI根据分析的图像在地图上创建新道路。 Sholby说“道路合成”允许他们“实际上尝试根据图像找到我们在地图上没有的道路几何形状”。对于人工智能算法，例如创建建筑物轮廓或绘制新道路，它将使用自上而下的卫星数据等图像；要提取诸如街道名称，门牌号和公司名称之类的信息，该公司依赖于街景视图。当然，谷歌地图并不是唯一的游戏：我们在6月注意到苹果公司正在其自己的应用程序中创建更详细的地图，当今年秋天您更新到iOS 13时，您会发现体验发生了变化。更重要的是，机器学习算法可以训练数据，然后完成任务，有时甚至是超人级别的任务，这在科学技术世界中非常普遍。这可能涉及到一些平凡的事物，例如Yelp使用AI分析和组织用户上传的比萨饼和炸玉米饼的图片。人工智能不仅可以识别图像中的内容：它还可以执行其他各种操作，例如玩游戏和赢游戏，无论是扑克还是魔方。