多亏了人工智能，谷歌正在开发“自我修复”地图

放大手机上的谷歌地图应用，最终建筑物的形状会映入眼帘。你可以感谢人工智能帮助创造了这样的场景——这还不是人工智能为应用所做的全部。近年来，该公司更多地转向机器学习，以自动关注世界不断变化的地理，然后更新地图上的反映方式。

事实上，谷歌在2015年左右迎来了一个转折点，当时它意识到必须改变保持地图更新的策略。谷歌地图的两名员工接受了《大众科学》的独家采访。谷歌地图工程总监安德鲁·洛金比尔将这一时刻描述为“顿悟”

在200多个国家保持地图更新是困难的——所以团队不得不从仅仅制作地图转向更元的东西。“我们需要开始制造制作地图的机器，”LookingBill解释道。

发生这种情况的方式是通过机器学习算法，这些算法足够好，可以拍摄图像——比如那些街景车或卫星产生的照片——从图像中提取他们需要的信息，然后更新地图。这些信息可能是道路名称、门牌号或从上方看到的建筑物形状等数据。谷歌以前吹嘘过这个话题： 2017年的一篇博客文章描述了他们努力创建一种可以读取法国街道名称的算法，并提到这样的算法可以更新地图上的地址。

想象一下，有人盖了一栋新房子，一辆街景车驶过。LookingBill补充道：“这最终可能会在我们的地图中被搜索到，而没有人进入内部循环，或者不得不做任何事情。”这个过程——人工智能分析图像和更新地图——是他所说的“我们的地图自我修复的第一步”

他说，创建建筑轮廓是一项任务，更好的人工智能大大加快了速度。机器学习算法可以查看卫星图像，然后在谷歌地图上绘制建筑的形状。多亏了这一点，“我们能够将全球建模的建筑数量增加一倍，”LookingBill说。这发生在一年的时间里。“为了规模感，”他补充道，“我们以前拥有的所有建筑都花了我们十年的时间来绘制地图。”谷歌在今天发布的一篇博客文章中谈到了这一点，该文章描述了以前的算法创建建筑轮廓的方式看起来“模糊”（这篇文章还解释了地图制作的一般步骤和数据源）。

其他仍处于“初级”阶段的工作涉及使用人工智能根据其分析的图像在地图上创建新的道路。LookingBill说，这种“道路合成”涉及他们“实际上试图根据图像找出我们在地图上没有的道路几何形状”

对于人工智能算法来说，比如创建建筑轮廓或绘制新道路地图，它使用自上而下的卫星数据等图像；为了提取街道名称、门牌号和企业名称等信息，该公司依靠街景。

当然，谷歌地图并不是唯一的游戏：我们在6月份注意到，苹果正在自己的应用程序中创建更详细的地图，当你今年秋天更新到iOS13时，你应该会看到体验的变化。

更重要的是，机器学习算法在数据上进行训练，然后完成任务，有时达到超人的水平，这在科技界很常见。这可能涉及一些平凡的事情，比如Yelp使用人工智能来分析和组织用户上传的比萨饼和玉米卷照片。人工智能不仅仅做识别图像中的内容这样的事情：它还可以做无数其他事情，比如玩游戏并获胜，无论是扑克，甚至是魔方。