在手机上的Google地图应用中放大，最终会看到建筑物的形状。你可以感谢人工智能帮助创建这样的场景——这还不是人工智能在应用中所做的全部。近年来，该公司越来越多地转向机器学习，以自动跟踪世界不断变化的地理信息，然后以地图的形式更新这些信息。
事实上，据两位独家接受《大众科学》采访的Google地图员工透露，Google在2015年左右达到了一个转折点，当时他们意识到必须改变更新地图的策略。Google地图工程总监Andrew Lookingbill将这一刻描述为一次“顿悟”。
更新200多个国家/地区的地图非常困难——因此，团队不得不从仅仅制作地图转向更具“元”性质的工作。“我们需要开始制造制造地图的机器，”Lookingbill解释说。
这通过机器学习算法来实现，这些算法足够强大，可以处理图像——比如街景车拍摄的照片或卫星图像——从中提取所需信息，然后更新地图。这些信息可能是诸如道路名称、门牌号码或从上方看到的建筑物形状之类的数据。Google此前曾对此话题大加宣传：一篇2017年的博客文章描述了他们创建能够识别法国街道名称的算法的努力，并提到这样的算法可以更新地图上的地址。
想象一下，有人建造了一栋新房子，一辆街景车经过。“这可能会在我们的地图上被搜索到，而无需人工介入，也不需要我们做任何事情，”Lookingbill补充道。他称之为“我们的地图迈向自我修复的第一步”。
他说，创建建筑物轮廓就是一项任务，更好的AI大大加快了这一过程。机器学习算法可以查看卫星图像，然后在Google地图上绘制出建筑物的形状。因此，“我们能够将全球建模的建筑物数量增加一倍，”Lookingbill说。这发生在一年的时间里。“从规模上看，”他补充说，“我们之前绘制所有建筑物花了十年的时间。”Google在其今天发布的博客文章中也提到了这一点，该文章描述了早期算法创建建筑物轮廓时看起来“模糊”（该文章还解释了他们地图制作的一般步骤和数据来源）。
其他仍在“初步”阶段的工作，包括使用AI从分析的图像中在地图上创建新道路。Lookingbill说，这种“道路合成”涉及到他们“根据图像来确定地图上尚未存在的道路的几何形状”。
为了让人工智能算法能够创建建筑物轮廓或绘制新道路，它会使用诸如俯视卫星数据之类的图像；而为了提取街道名称、门牌号码和商家名称等信息，该公司则依赖于街景。
当然，Google地图并非唯一选择：我们在6月份曾指出，苹果在其应用程序中创建了更详细的地图，并且在你更新到iOS 13时，应该会看到体验上的变化。
更广泛地说，在科技界，利用数据进行训练，有时能达到超乎人类水平的机器学习算法是很常见的。这可能涉及到一些看似平凡的事情，比如Yelp使用AI来分析和整理用户上传的比萨和塔可饼图片。AI不仅能识别图像中的内容：它还能完成许多其他事情，例如玩游戏并获胜，无论是扑克，还是魔方。
