原题目:首家支撑 Google Lens 的博物馆即将到来,但用 AI 代替人力领导似乎说得还有点早

在 2017 年的 I/O 年夜会上,Google 宣布了一款能识人又能识物的新产物:

更主要的是,这款产物打破了智妙手机的档次局限,无论是高端旗舰仍是低端进门,只要搭载的是智能体系,任何手机都能用得上它。

这个在那时有着仙人功效的新品,就是我们在往后两年 I/O 运动上都能看到的「Google Lens」,现在这个产物颠末两年的成长,它已经成为识物东西中的佼佼者。

而跟着本年 Google 在这款东西里参加 AR 和朗读功效后,有着 124 年汗青的笛洋美术馆(de Young museum)也在近日公布,将周全支撑旅客用 Google Lens 游览展馆。

这也是世界上第一家支撑 Google Lens 的美术馆 / 博物馆。

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▲ 图片来自:Artnews

在笛洋美术馆内,旅客可以经由过程 Google Lens 对展品进行辨认,体系在进行辨认后会推送当前作品的作者、汗青等相干信息,用户可以在馆内经由过程这个功效自由获取想懂得的内容。

并且更有意思的是,除了对作品进行辨认外,旅客还可以经由过程 Google Lens 对特定物品进行辨认,辨认胜利后体系会播放作品相干的 AR 图像或视频内容。

经由过程这种方法,用户能获得眼前这幅作品以外的信息,譬如让作者在视频中先容当前作品的创作阅历等,让旅客经由过程具象且优雅的方法获得常识内容,就像和艺术家面临面交换一样。

不外,AI 识物能在将来代替传统人力领导成为旅客获得新常识的重要道路吗?我以为这个设法是不错,但此刻说似乎还有点早。

强盛的 AI 人工智能让 Google Lens 成为了当当代界上数一数二的识图东西,越来越多的利用道路,也让这款东西走出试验室和 PPT,成为用户懂得新事物的另一种道路。

▲ 图片来自:9to5Google

但这种机械式的领导能代替人力成为将来游览的成长主流吗?我以为说「代替」那这话可能说得有点早了,并且在短期内,AI 领导不会代替人工成为主流。

起首我不否定 AI 的两个上风:全天候运作和可延展性。

比拟于人工领导,AI 能 24 小时全天候工作,同时经由过程自进修才能,AI 能在履行义务的进程中不竭进修。并且在收集的辅助下,AI 并不是一个年夜脑在进修,而是办事器主脑和终端「年夜脑」们的信息互通,从而构成一张存储特点的智能收集。

从表象来说,好比我用手机对着我眼前的杯子进行扫描,体系会记载物体的特点信息,当其他用户扫面相似的物体时,AI 会进行特点辨认和成果筛选,快速得出辨认成果。或者当我第一次扫描这个物体时,AI 会先记载特点,当我第二次扫描时,AI 会持续增添特点点,从而全局晋升辨认的速度和正确率。

神经收集的自进修才能能让 AI 的辨认效力接近人脑,甚至有着不受情感和精力的影响,它可能还会超出人脑,可是能得出正确无误的成果,条件是须要大批练习。

AI 能在短时光内得出辨认成果,现实上有赖于研发团队在功效推出前的各类练习工作。譬如在 Google 的 TensorFlow API 中,他们会经由过程COCO 数据库的 90 年夜类、共 30 万张图像对 AI 进行辨认练习,继而经由过程图像往晋升 AI 的辨认才能。但即便有着大批的练习信息作为基本,AI 也并非全国无敌。

The Verge 在近日的《人工智能难以辨认低收进地域的日用品》这篇文章中,就对 AI 辨认的基本进行切磋,并给出了「AI 练习不服衡」的不雅点。

研讨职员发明,物体辨认算法在辨认月收进 50 美元的家庭物品时,成果的误差年夜约会比跨越 3500 美元的物品增添 10%。并且分歧地域物品的正确率也差别甚年夜,好比算法在辨认美国物品方面会比索马里和布基纳法索的物品晋升 15%~20% 的正确率。

别的这篇文章有意思的论点在于,因为 AI 识物在练习时年夜多都是在发财地域练习,是以对于非发财地域的物品,AI 识物会呈现辨认掉效的情形,这种不服衡的现象很可能会影响将来主动驾驶在非发财地域的成长,由于主动驾驶须要依靠传感器和 AI 辨认。

▲ 统一个 Soap(番笕),分歧的成果. 图片来自:The Verge

所以尽管 AI 在某些方面比人类表示杰出,但条件须要大批的数据支持,对于存在变量的物品,人脑在进修和处置上则会比 AI 优良。面临博物馆固定的展品,AI 能带来低本钱、快捷的体验,但应对互动和数据库没有的物品,人力领导仍然占领必定上风。

不外 AI 要代替人力,真正要战胜的不是常识量,而是交互感情。

AI 识物能供给具体的常识传布,但却不具备人类最宝贵的互动交换。固然 AI 识物便利参不雅者经由过程手机查看当前展品的具体信息,但这只是机械性地获得陈旧见解的内容,而并非是人与人交换。这种差别就像网上讲课和面临面讲堂,获得的信息是不变的,但若是要提问详情中没有的常识,谁能解答呢?

当然,面临感情这个年夜题目,不少厂商也正经由过程语音优化让 AI 切近人类发声,好比 Google Duplex 在语音中参加了仿人类的语气和搁浅,「唔」、「哦」这些助词让 AI 说出的话更像是个真人而并不是机械人;苹果也在 iOS 13 经由过程 TTS 对 Siri 进行多语音拼合优化,让 Siri 的发音加倍天然。

▲ Google Assistant 有特殊的发音技能

总体而言,固然今朝 AI 有着强盛的进修才能和辨认效力,但作为常识的供给道路,AI 当下仍处于帮助为主的成长阶段,拥有感情和交互的人力依然占领主流上风。

不外不成否的是,在互联网技巧推进下,AI 已经踏上了高速路,越来越切近真实人类,尽管今朝我们还在为「人工智能」和「人工智障」而争辩 ,可是让 AI 在若干年后给我们供给新常识,并非不成能。

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