Facebook黑科技，用人工智能让盲人“看”到照片！

在当今的社交网络上，图片是主流大军；Facebook则顺应潮流，推出了一套全新系统：能“读”图，并告诉视力受损者图片上的信息。

互联网正在变化。其最初的信息载体几乎是纯文字，而现在，大量的图片开始取代文字，成为了传达信息的主要媒介。据估计，在Twitter、Instagram 和Facebook这类的社交网站上，用户们每天大概会上传18亿张图片。

对摄影师来说，这无疑是好消息；但对于盲人或是视力受损者来说，这必然是更大的打击——虽然有现代辅助技术，他们还是没法知晓图片上的内容。

但是，Facebook于本周四推出的一项新服务——“人工智能识别图片”，将为盲人及视力受损者打开新世界的大门。

在人工智能领域，识别并描述图像是重要的研究范畴。而新科技和相关软、硬件的出现，得以让我们进行更深度的研究学习，同时可以让我们通过人工神经元网络层对数据进行整理，进而找出它们之间的相关模式。借助于上述技术，人工智能能帮助我们更好地识别图像。

盲人使用电脑，需要借助复杂的导航软件，即所谓的屏幕阅读器。屏幕阅读器可以将电脑屏幕内容转化为语音输出或是盲文输出；但是，其只能识别文字，无法解读图片。

而利用人工智能技术，Facebook的服务器目前已经能够将页面上的图片解码并识别描述，同时可以将图片转换为屏幕阅读器可读模式。比如，网络上有人发了一张“披萨”的照片，Facebook的人工智能算法便会自动将披萨二字作为替换文本加入图片，屏幕阅读器便可以将此信息传递给用户。社交网络上的大部分用户是无法看见该转换信息的，但盲人或视觉受损者可以通过该方法“看到图片”，这对他们来说是巨大的福音。

但是考虑到Facebook的影响范围，识别精确性才是最重要的。

在Facebook, Instagram, Messenger 和WhatsApp上，每天都有将近20亿张图片被分享传阅，因而一个小错误就意味着成千上万个错误的出现。并且，在识别图像时，人工智能系统产生的错误可能会造成严重的后果——在去年，Google’s Photos这一图片识别应用就曾将两个黑人识别为大猩猩；为尽量避免此类错误并保证精确性，Facebook工作人员花了将近十个月的时间，对仅仅100种物体进行了大量的、反复的测试。目前，其准确率是在80%~90%之间。

Facebook表示该软件目前已经能识别80多种日常物品及活动。其会在每张照片下面用替换文本添加描述，并且，它浏览的图片越多，精确度就会越高。

这项新科技目前能识别的物体包括：

• 交通类——汽车，船，飞机，自行车，火车，道路，摩托车，公共汽车

• 环境类——户外，山，树，雪，天空，海洋，水，海滩，海浪，太阳，草

• 运动类——网球，游泳，体育场，篮球，棒球，高尔夫

• 食品类——冰淇淋，寿司，披萨，甜点，咖啡

• 外貌——婴儿，眼镜，胡子，微笑，珠宝，鞋子，自拍

这项新技术的研发者是Facebook的一名工程师——Matt King，他因患色素性视网膜炎而失明。

“在Facebook，大部分事物都是视觉化的；因而作为盲人，就能切身体会到那种在谈话中被忽略的感受，就好像你不在这个集体当中，”King说。

King和他的团队在这项新技术的研发过程中运用了Facebook内部的物象识别软件来破译图片中包含的内容。该软件被用于训练识别一系列物品，诸如食物、汽车之类。

“我们的人工智能技术已经到了新阶段——让电脑以有意义的方式传递图片信息已成为可能。这项技术仍处于起步阶段，但它给了我们前进的方向，我们的目标是让每个想加入谈话的人都能加入其中。”

目前，该系统只能以很基础的语言对图片进行描述，例如：“这张图中有两个人，他们在微笑。”

Facebook可以从中识别到：披萨、食物等信息

上个月，Twitter也推出了相似的功能——用户可以手动为图片添加描述性的文本。这样的描述或许更准确，但是它需要用户主动添加文字内容，而Facebook的新系统则可以为每张照片自动贴标签。

King和Facebook想要走的更远，他们希望借助于自身的用户数据库，使用人脸识别来鉴别图片中的人物；但是有人出于隐私考虑对此发出抵制。

Jeff Wieland是Facebook可访问性项目组的负责人。他表示当前社交网络正对可访问性研究大力投资，并针对不同人群制定不同策略，以便让各类型用户都能在社交网络上获得相对完整的用户体验。并且，将有专门的团队进行此方面的研究，希望能让所有人群都参与到社交网络中。从另一层面看，这也有利于促进平等。

这些设想的实现和对未来的憧憬都依赖于人工智能的进一步发展，而人工智能的发展取决于人类的需要，毕竟其最终目的是服务人类，便捷我们的生活。借助于人工智能，人类将走的越来越远。

［硅谷来信］是IT耳朵外媒编译团开辟的新栏目，旨在传播最新最热的海外智能硬件资讯。本期来信作者：叶飞扬，题图来自：IBTimes

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