Bolehkah kecerdasan buatan membantu mengenal pasti nombor rumah?

Kecerdasan buatan (AI) ialah kemajuan yang menggunakan komputer dan mesin untuk meniru pengetahuan seperti manusia dan kebolehan menyelesaikan masalah. Kini, orang ramai menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti nombor rumah. Kecerdasan buatan boleh melaksanakan tugas secara bersendirian atau digabungkan dengan teknologi lain, seperti penderia, geolokasi dan robotik, tanpa penglibatan manusia.

Peranan kecerdasan buatan dalam mengenal pasti nombor rumah

Dalam sains komputer, kecerdasan buatan menyepadukan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Disiplin ini menggabungkan variasi pengkomputeran kecerdasan buatan, dimodelkan pada bentuk membuat keputusan otak manusia, untuk "belajar" daripada data terbuka dan secara dinamik membuat klasifikasi atau ramalan yang lebih tepat dari semasa ke semasa.

Aplikasi kecerdasan buatan berkembang setiap saat. Walau bagaimanapun, apabila penggunaan alat AI dalam perdagangan meningkat, perbincangan mengenai etika AI dan AI yang boleh dipercayai menjadi kritikal. Salah satu tugas yang paling menarik dalam pembelajaran mendalam ialah mengenal pasti objek dalam adegan ciri. Keupayaan untuk mengira semula maklumat visual melalui keupayaan pengecaman mesin mempunyai implikasi praktikal yang patut diberi perhatian, seperti yang boleh dilihat dalam pelbagai operasi.

Contoh serupa ialah menggunakan kecerdasan buatan untuk mengecam nombor rumah:

Dataset Nombor Rumah Google Street View mengandungi lebih 7.6 juta integer berlabel yang diekstrak daripada cetakan lokasi jalan, menjadikannya salah satu set data pengecaman imej terkini. Termasuk penyelidikan tentang kejayaan penggunaan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti nombor rumah dalam Google Street View. Keupayaan data untuk memautkan maklumat geolokasi ke alamat sebenar adalah penting di tempat yang nombor rumah atau bangunan tidak naik atau turun dalam corak yang mudah dikenal pasti.

Diandaikan bahawa manusia boleh mengambil kerja ini, kerana orang ramai boleh membezakan angka binaan dalam gambar dengan ketepatan 98% yang diakui. Walau bagaimanapun, mencari berpuluh-puluh juta kod bangunan dalam ratusan data Street View memerlukan pelaburan masa manusia yang besar. Penganalisis Google mengautomasikan pengawal menggunakan kecerdasan buatan dan rangkaian yang membolehkan pengesahan reka bentuk dan eksperimen autonomi pada pemproses yang saling berkaitan.

Penganalisis melatih rangka kerja selama enam hari menggunakan set maklumat Nombor Rumah Street View yang tersedia secara percuma, yang mengandungi 200,000 nombor bangunan. Semasa rangkaian saraf 11 lapisan berjalan melalui imej ini, ia mempelajari reka bentuk penting untuk melihat nombor secara keseluruhan, dan bukannya menganalisisnya satu demi satu.

Apabila menyediakan rangkaian neural berdasarkan 95% data paparan jalan, rangka kerja itu dapat mengenal pasti lebih 100 juta nombor alamat sebenar dengan ketepatan yang setanding dengan manusia (98%). Hasilnya adalah kejayaan yang tidak pernah berlaku sebelum ini.

Untuk membolehkan ini, pasukan penyelidik mengubah suai rangkaian saraf supaya menjangkakan nombor bangunan tidak lebih daripada lima digit, seperti kebanyakan bangunan. Sistem ini mengecam nombor dalam imej yang telah diedit supaya nombor tersebut mengambil satu pertiga atau lebih daripada lebar imej.

Bahagian yang paling berkesan dalam tinjauan adalah kelajuan, ini adalah kawasan di mana orang paling lemah. Walaupun program ini nampaknya tidak sesuai untuk mengumpul maklumat tidak berstruktur lain daripada imej paparan jalan, satu masalah ialah nombor telefon pada papan tanda atau nombor ID pada teksi teksi ini boleh melebihi lima digit, jadi susunan saraf adalah Skop daripada apa yang boleh dicapai adalah di luar luaran.

Adalah mudah untuk melihat bagaimana maklumat tidak tersusun seperti ini boleh menjadi masalah yang membimbangkan. Ia seolah-olah membenarkan perniagaan seperti Google, atau pada asasnya sesiapa sahaja, memperoleh perhubungan dan pengikut yang lebih mendalam berbanding sebelum ini sejak kebelakangan ini. Walau bagaimanapun, masa penyediaan atau penempatan kamera pengawasan jalan untuk adegan tertentu kekal serampangan, dan individu atau kenderaan yang mereka tangkap kekal secara sewenang-wenangnya. Orang ramai merasa mudah menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti nombor rumah.

Aplikasi Kepintaran Buatan

Kecerdasan Buatan mempunyai banyak aplikasi unik, termasuk:

• Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Pemprosesan bahasa semulajadi membolehkan komputer memahami dan menjana bahasa manusia. Inovasi ini digunakan dalam pelbagai jenis aplikasi seperti tafsiran mesin, penapisan spam dan analisis bagaimana jika. Ia adalah salah satu aplikasi kecerdasan buatan yang popular di pasaran hari ini.
• Penglihatan Komputer: Penglihatan komputer membolehkan komputer mengenali dan mentafsir kandungan visual. Inovasi ini boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti kereta pandu sendiri, pengecaman muka dan pengesanan masalah.
• Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin (ML) membolehkan komputer belajar daripada maklumat dan meningkatkan keupayaan mereka untuk berprestasi dari semasa ke semasa. Inovasi ini digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti analisis ramalan, lokasi tebusan dan sistem cadangan.
• Robotik: Robotik ialah jabatan kecerdasan buatan yang bertanggungjawab untuk perancangan, pembangunan dan pengendalian robot. Robot digunakan dalam pelbagai aplikasi seperti pembuatan, penjagaan kesihatan dan penerokaan angkasa lepas.

Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah kecerdasan buatan membantu mengenal pasti nombor rumah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!