Wolfram Alpha已学会描述任何图片和照片的内容

Wolfram Alpha网站的开发人员在系统的独特功能中添加了另一个惊人的功能-可以识别任何照片。每个人都可以在工作中尝试使用ImageIdentify。只需将图片上传到演示站点，几秒钟后您就会收到答案。根据开发人员本身-几乎总是正确的一种。

该公司的创始人兼首席思想家Stephen Wolfram 在其博客中的条目中详细介绍了该系统的操作。斯蒂芬说，40年来，他一直在等待计算机学习识别图像的那一刻，并确定这一刻将到来。识别任务是一个人最基本的任务，也是计算机系统和算法最困难的任务之一。

史蒂芬·史蒂芬（Stephen Stephen）写道，尽管该算法不能始终正确识别图像，但即使其错误也非常类似于人为错误。

现在，图像识别不仅可以在演示站点上使用，而且还可以在Wolfram语言本身上使用。您可以设置图像，获取其描述，然后使用描述本身-例如，从词典文章中获取对象的定义，或从Wikipedia上的文章构建词云。





您可以编写一个程序，该程序自动分析照片并编辑统计信息，进行与图片内容有关的任何其他计算，或将它们分为几类。识别功能也可以通过API获得。

为了训练系统，开发人员使用了数以千万计的图像。从斯蒂芬的观点来看，这相当于一个人在生命的头几年中收到的信息量。斯蒂芬还在博客上详细讲述了他们如何开发基于神经网络的机器学习系统，以及出现了什么问题。例如，当系统尚未被教导识别面部时，它处理印第安纳·琼斯的肖像并产生结果“帽子”。



为了测试该系统，Wolfram尝试提供她各种冲突的图片，有时结果很奇怪，有时很有趣甚至很可爱。



事实证明，某些识别错误不仅可以完全解释，而且甚至非常“人性化”。同样有趣的是认识抽象绘画的经验-这些绘画作为一种“罗夏墨迹测验”进行工作。



ImageIdentify目前能够识别多达10,000个不同的对象。尽管她不能很好地满足对特定人物，艺术品和稀有物品的认可。

玩这个系统真是有趣，将手掌放在不是最简单的图片选择上，并得到非常奇特的答案。



Wolfram Alpha项目于2009年启动。该系统能够以常规语言回答问题，并使用来自开放源的数据对答案进行计数。例如，从智能手机询问一个问题：“我现在头顶上有哪种飞机？” 系统将通过使用GPS确定位置做出响应，并根据航空母舰的飞行数据指示飞机清单。