人工智能(AI)是一項(xiàng)進(jìn)步，使計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠復(fù)制人類的知識和解決問題的能力。如今，人們正在使用人工智能識別門牌號碼。人工智能可以單獨(dú)或與其他技術(shù)相結(jié)合來執(zhí)行任務(wù)，如傳感器、地理定位、機(jī)器人技術(shù)，無需人類參與。

人工智能在識別門牌號碼方面的作用

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，人工智能整合了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。這些學(xué)科結(jié)合了人工智能計(jì)算的變化，以人腦的決策形狀為模型，可以從開放數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，并隨著時間的推移動態(tài)地做出更準(zhǔn)確的分類或愿望。

人工智能的應(yīng)用每時每刻都在發(fā)展。然而，隨著人工智能工具在貿(mào)易中使用的興起，圍繞人工智能道德和可靠人工智能的討論變得至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)中最有趣的任務(wù)之一是識別特征場景中的物體。通過機(jī)器讀寫能力計(jì)算重述視覺信息的能力具有值得注意的實(shí)際意義，這一點(diǎn)可以從廣泛的操作中看出。

一個類似的例子是使用人工智能識別門牌號碼：

Google街景房屋數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集包含超過60萬個從道路位置打印中提取的標(biāo)記整數(shù)，使其成為最新的圖片識別數(shù)據(jù)集之一。包括成功地利用人工智能和Google街景識別門牌號碼的研究。這些數(shù)據(jù)使Google 能夠?qū)⒌乩砦恢眯畔⑴c真實(shí)地址聯(lián)系起來，這在房屋或建筑號碼無法以易于識別的模式上升或下降的地方尤其重要。

假設(shè)人類可以承擔(dān)這項(xiàng)工作，因?yàn)槿藗兛梢砸?8%的精度區(qū)分圖片中的建筑物數(shù)字。但是，要在數(shù)億街景數(shù)據(jù)中找到數(shù)千萬個建筑物編號，需要大量人員投入大量時間。Google的分析人員利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)手柄的自動化，該網(wǎng)絡(luò)允許在互連處理器上進(jìn)行設(shè)計(jì)確認(rèn)和自主的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。

分析人員利用免費(fèi)獲取的“街景房屋編號”信息集對該框架進(jìn)行了六天的訓(xùn)練，該信息集包含20萬個建筑物編號。當(dāng)這個11層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行這些圖片時，其學(xué)習(xí)了重要的設(shè)計(jì)，將數(shù)字作為一個整體，而不是一次分析一個數(shù)字。

當(dāng)分析人員基于95%的道路視圖數(shù)據(jù)準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，該框架能夠識別出近1億個真實(shí)的地址號碼，其準(zhǔn)確性與人類(98%)相當(dāng)。這一結(jié)果是前所未有的成功。

為了使這一切變得可能，該研究小組修改了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其期望建筑物編號不超過五位數(shù)，而大多數(shù)建筑物的編號都不超過五位數(shù)。該系統(tǒng)在經(jīng)過編輯的圖片中識別數(shù)字，使數(shù)字占圖片寬度的三分之一或更多。

在調(diào)查中最有效的部分是速度，這是人們最薄弱的區(qū)域。盡管該程序似乎不適用于收集街景圖片中的其他非結(jié)構(gòu)化信息，但有一個問題是標(biāo)志上的電話號碼或出租車上的ID號，這些數(shù)字串可能超過五位數(shù)字，如此，神經(jīng)排列所能完成的范圍就超出了外部。

很容易看出，這種非結(jié)構(gòu)化信息最終可能會成為一個令人擔(dān)憂的問題。它似乎允許像Google這樣的企業(yè)，或者基本上任何人，獲得比最近任何時候更深入的關(guān)系和追隨者。然而，道路監(jiān)控攝像頭為特定場景準(zhǔn)備或放置的時間仍然是偶然的，它們捕獲的個人或車輛仍然是相當(dāng)隨意的。人們發(fā)現(xiàn)使用人工智能識別門牌號碼很容易。

人工智能的應(yīng)用

人工智能有許多獨(dú)特的應(yīng)用，包括:

自然語言處理(NLP)：自然語言處理允許計(jì)算機(jī)理解并產(chǎn)生人類語言。這種創(chuàng)新被用于各種各樣的應(yīng)用程序，例如機(jī)器解釋、垃圾郵件篩選和假設(shè)分析。它是目前市場上人工智能的熱門應(yīng)用之一。

計(jì)算機(jī)視覺：計(jì)算機(jī)視覺允許計(jì)算機(jī)識別和解讀視覺內(nèi)容。這項(xiàng)創(chuàng)新可用于多種應(yīng)用，例如自動駕駛汽車、面部識別和問題檢測。

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)允許計(jì)算機(jī)從信息中學(xué)習(xí)并隨著時間的推移提高其執(zhí)行能力。這項(xiàng)創(chuàng)新被用于各種應(yīng)用，例如預(yù)測分析、勒索定位和提案系統(tǒng)。

機(jī)器人技術(shù)：機(jī)器人學(xué)是人工智能的一個部門，負(fù)責(zé)機(jī)器人的規(guī)劃、開發(fā)和操作。機(jī)器人用于各種應(yīng)用，例如制造、醫(yī)療保健和太空調(diào)查。