作为人类最伟大的发明之一，人工智能让机器开始有了统御计算机视觉的能力，从而拥有了自我学习的能力。那么这次说的这个人工智能系统，则是可以让机器识别图片中的物体，虽然该项目处于初期阶段而并不是那么的完美
作为人类最伟大的发明之一，人工智能让机器开始有了统御计算机视觉的能力，从而拥有了自我学习的能力。那么这次说的这个人工智能系统，则是可以让机器识别图片中的物体，虽然该项目处于初期阶段而并不是那么的完美。
计算机科学家史蒂芬・沃尔夫勒姆(Stephen Wolfram)发布了一种新工具，名叫“沃尔夫勒姆图片识别项目”( Wolfram Image Identification Project)。用户借助这项工具首先需要上传或者链接到一张图片，然后就可以看到计算机如何来识别图片中物体。
沃尔夫勒姆是这样描述他的工具的：跟很多计算机视觉项目不同，沃尔夫勒姆项目围绕一种“人工神经网络”而建立。人工神经网络实际上是一种软件框架，它的设计灵感来自能够进行图片识别的生物大脑。沃尔夫勒姆构造的“人工神经网络”是可以通过数千万标签图片“训练”出来的。
“我们不需要用老方法来描述一个物体，比如椅子。我们所做的一切就是提供很多类型的椅子。你也可以这么说，‘任何跟我们想将其定义为椅子的物体’。这样，我们就会把那些跟我们所定义的‘椅子’很接近图片贴上‘椅子’标签，其他则排除在外。”沃尔夫勒姆表示。
Business Insider网站通过测试发现，在多数情况下，这款图片识别器能够至少抓住图片中的“关键点”。比如，它能够将希拉里・克林顿和玛丽莎・梅耶尔准确地归类为“人”，不过它无法识别按名字来识别出他们。它能够将Paris cafe Le Comptoir归类为“一座建筑”。
在另一张肯德基宣传广告图片中，该算法忽视掉了里面的主人公，只是将焦点放在了主人公身旁的汽车，并将其识别为“交通”。
对于三星手机，这项工具将其识别为“远程控制”，跟上面提到的拳击手套一样，系统还提供一些文字介绍。
在这张特斯拉汽车图片中，系统注意到了汽车前面站立的人(特斯拉CEO马斯克)，但是它将马斯克身后的汽车归类为“两门”小轿车，而不是四门汽车。
在另一张视频游戏Doom4截图中，系统将图片中的士兵竟然识别为一只“蜘蛛”，并在下面提供有关这类蜘蛛的名称和最大年龄信息。
标签: 人工智能 新用途 用途 自主 识别 图片 中的 物体
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