人工知能は家番号を特定するのに役立つでしょうか?

人工知能 (AI) は、コンピューターと機械を使用して人間のような知識と問題解決能力を再現する進歩です。今日、人々は人工知能を使用して家番号を識別しています。人工知能は、単独でタスクを実行することも、センサー、地理位置情報、ロボット工学などの他のテクノロジーと組み合わせて、人間の介入なしにタスクを実行することもできます。

家番号の特定における人工知能の役割

コンピュータ サイエンスでは、人工知能は機械学習と深層学習を統合します。これらの分野には、オープン データから「学習」し、時間の経過とともにより正確な分類や予測を動的に行うために、人間の脳の意思決定の形状をモデルにした人工知能コンピューティングのバリエーションが組み込まれています。

人工知能のアプリケーションは刻々と発展しています。しかし、貿易における AI ツールの使用が増えるにつれて、AI 倫理と信頼性の高い AI に関する議論が重要になります。深層学習で最も興味深いタスクの 1 つは、特徴的なシーン内のオブジェクトを識別することです。機械認識機能を通じて視覚情報を計算的に再現する能力は、幅広い業務で見られるように、注目に値する実用的な意味を持っています。

同様の例として、人工知能を使用して家番号を特定しています。

Google ストリート ビューの家番号データセットには、道路の位置情報から抽出された 760 万個を超えるラベル付き整数が含まれており、画像認識データセット。人工知能を利用して Google ストリート ビューで家番号を特定することに成功した研究も含まれます。地理的位置情報を実際の住所にリンクするデータの機能は、家や建物の番号が簡単に識別できるパターンで増減しない場所では重要です。

人間は確かに 98% の精度で写真内の建物の図形を区別できるため、この仕事を人間が引き受けることができると考えられています。ただし、数百のストリートビュー データから数千万の建築基準法を見つけるには、人的時間の多大な投資が必要です。 Google のアナリストは、人工知能と、相互接続されたプロセッサ上で設計の確認と自律的な実験を可能にするネットワークを使用してコントローラーを自動化します。

アナリストは、200,000 の建物番号を含む、無料で利用できるストリートビュー住宅番号情報セットを使用して、フレームワークを 6 日間トレーニングしました。 11 層のニューラル ネットワークがこれらの画像を実行すると、数値を 1 つずつ分析するのではなく、全体として見るという重要な設計を学習しました。

ロードビュー データの 95% に基づいてニューラル ネットワークが準備された場合、フレームワークは人間と同等の精度 (98%) で 1 億を超える実際の住所番号を正確に識別することができました。結果は前例のない大成功でした。

これを可能にするために、研究チームは、建物番号が 5 桁以下 (ほとんどの建物はそうである) になるようにニューラル ネットワークを変更しました。システムは、数字が画像の幅の 3 分の 1 以上を占めるように編集された画像内の数字を認識します。

調査の最も効果的な部分はスピードであり、人々が最も苦手とする分野です。このプログラムはストリートビュー画像から他の非構造化情報を収集するのには適していないようですが、問題の 1 つは、標識の電話番号やタクシーの ID 番号であり、これらの数字の文字列は 5 桁を超える場合があるため、神経配列の範囲は大きくなります。達成できることは外側にあります。

この種の非構造化情報がどのように最終的に憂慮すべき問題となるかは簡単にわかります。最近では、Google のような企業、あるいは基本的に誰でも、これまで以上に深い関係やフォロワーを獲得できるようになっているようです。しかし、道路監視カメラの準備や特定のシーンへの配置のタイミングは依然として無計画であり、カメラが捉える個人や車両はかなり恣意的なままです。人々は人工知能を使って家番号を特定するのが簡単だと感じています。

人工知能のアプリケーション

人工知能には、次のような多くのユニークなアプリケーションがあります。

• 自然言語処理 (NLP): 自然言語処理により、コンピューターは理解して生成することができます。人間の言語。このイノベーションは、機械解釈、スパム フィルタリング、what-if 分析などのさまざまなアプリケーションで使用されています。これは、現在市場で人気のある人工知能アプリケーションの 1 つです。
• コンピュータ ビジョン: コンピュータ ビジョンにより、コンピュータは視覚コンテンツを認識して解釈できるようになります。このイノベーションは、自動運転車、顔認識、問題検出などのさまざまな用途に使用できます。
• 機械学習: 機械学習 (ML) により、コンピューターは情報から学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。このイノベーションは、予測分析、身代金の場所、提案システムなどのさまざまなアプリケーションで使用されています。
• ロボティクス: ロボティクスは、ロボットの計画、開発、運用を担当する人工知能部門です。ロボットは、製造、医療、宇宙探査などのさまざまな用途に使用されています。

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