谷歌发起AI Explorables项目的主要用意是什么「谷歌用ai治理交通信息」

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谷歌发起AI Explorables项目的主要用意是什么

近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用已经相当普及，比如 AlphaGo 就成为了人类棋手的一位劲敌。

此外科学家们将之用于探索暗物质、营销人员借此来制定最佳广告策略、还有许多研究人员希望它能够攻克 COVID-19 这样的流行病。

好消息是，为了进一步降低机器学习的访问和参与门槛，搜索巨头谷歌已经发起了一个名叫 AI Explorables 的新项目。

【Hidden Bias】

对于大多数人来说，有关机器学习的大量文献可能都过于深奥。有鉴于此，谷歌希望通过 AI Explorables 项目和一系列交互式的解析，帮助人们更好地理解机器学习的核心概念。

目前谷歌已经发布了两种基本概念的解释，分别是“隐藏偏差”和“公正性衡量”。

【Measuring Fairness】

在接下来的几个月，这家科技巨头还会讲解更多的概念，比如反馈循环对系统偏差的影响、解释系统为达成特定目标所采取的逻辑步骤、隐私问题的处理、及其在 AI 系统中的含义等。

综上所述，借助 AI Explorables，人工智能研究可以更加易于访问和包容。感兴趣的朋友，可移步至谷歌 PAIR 主页了解更多内容。

目前的AI包括大部分机器学习算法，属于黑盒算法，在复杂数据中的表现难以具像化，因此让开发者很难判断模型本身是否合理。

而通过白盒化网络和算法可以帮助开发者更有针对性地优化网络，而不是像现在一样通过调节参数和喂大量数据来试错，可视化神经网络是让神经网络向小型化、高效化进化的必要条件。

谷歌智能车的难点在哪里呢

现阶段的人工智能自己学习东西会形成很多无用的杂乱代码，步骤多，不简洁，算法乱，不光影响处理速度，还容易发生冲突，导致车身系统瘫痪甚至服务器瘫痪等等，更何况这个系统是应用在满街跑的汽车上！

另外曾有学者提议为了让车辆更精确定位自己和周边环境以便使其能够精确的确认接下来应执行的最佳操作，可以将摄普通像头，红外摄像头，超声雷达，红外雷达甚至具有放射性质的等等目前人类最尖端的图像采集设备和成像设备通通360度无死角装备到车身并配合卫星，由此来最大限度在系统里生成更加精准的实时3D透视模型地图，但因为信息庞大，且运算速度有限，所以会选择性保存一些地段的信息，好了，就说这么多，因为我实在编不下去了……

谷歌新推出的Art Transfer小工具有怎样的特点

谷歌艺术与文化（Arts & Culture）应用在近日获得的版本更新中，允许在用户拍摄的照片上启用名画风格。这项功能名为“Art Transfer”，可通过该应用程序底栏的“相机”菜单进行访问。

在“相机”菜单中选择“Art Transfer”之后，用户就能对选中照片启用数十种名画风格。如果你只是想将这种效果部署在图像的某个区域，用户还可以使用scissor工具选中想要部署名画风格的区域。

Google在解释该功能的工作原理时说：

Art Transfer是由Google AI创建的算法模型驱动的。选中拍摄照片并选择名画风格后，Art Transfer并不仅仅只是将两种东西融合在一起或是简单的叠加你的照片。而是，会根据您选择的特定艺术风格，为您的照片带来独特的算法重现。

而且这一切都只在本地进行，并不需要借助云端的帮助，也不需要在线处理你的照片。

谷歌表示，它已经与世界各地的文化机构合作，包括英国国家美术馆和日本MOA美术馆。这使得该公司得以让梵高、弗里达-卡洛、爱德华-蒙克和达芬奇等艺术家的作品成为该公司的特色。

如果你想测试一下这个新功能，请下载Android或iOS版的Google Arts & Culture应用程序。如果你已经安装了它，请在Play Store或App Store中查看可用的应用更新。

到此，大家对谷歌用AI治理交通的解答时否满意，希望谷歌用AI治理交通的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。