3sNews讯 我们可以很轻松的从照片中的埃菲尔铁塔识别出拍摄地点在巴黎，但是对于机器来说，却并非易事。近日，Google研发了最新的深度学习程序PlaNet，该程序可以通过训练，凭借照片中的细节识别图中的地理位置。
深度学习是一种试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。在人工智能领域，有很大的应用前景。这个名为PlaNet的程序就是利用了这种技术，该程序能通过对比互联网上超过9000万张带有地理信息标记的图片进行识别，来确认照片中的地点，即使是肉眼难以判断的寻常建筑。
PlaNet的开发团队通过从Flickr上采集了230万张标有地理信息的图片，通过PlaNet进行识别，结果显示,PlaNet可以在一定程度上准确地判断照片中的地点:在街道一级上判断的准确程度为3.6%,在城市级别上的准确度为10.1%,在郡县一级为28.4%,大陆一级为48.0%。并且，设计了一个比赛，将PlaNet与10名“旅游经验丰富的人”比拼，结果，在游戏中获得了胜利。虽然与前段时间战胜人类的人工智能“围棋手”AlphaGo来说还有一定差距，但在图像识别领域已经进步不少。
据开发人员透露,谷歌尚未决定今后要如何启用PlaNet。（整理|3sNews 张瑜奕）
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