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在你密密麻麻的相册中，你能够在不做一些调查的情况下，指认出某张照片拍自何处吗？恐怕不能。
今日，外媒披露了谷歌计算机视觉专家Tobias Weyand领导研发的一个技术项目Google Photos，该技术利用人工智能技术，将照片分解成像素级别，然后通过数据库中大量的图片资源，对像素数据进行交叉引用，最终确定照片的拍摄地点。
这相当于拼图抓取的数字版，只不过它有成千上万的拼图。
据介绍，工程师们挑选了全世界一些人口密集、或者摄影师喜爱的热门地区，并将它们分解成26000个大小不一的方块。除此之外，这些工程师从网上搜集了1.26亿张包含GPS信息的图片资源，将其录入到机器学习的算法当中，让计算机去认识、学习不同地方图片的特征。 其中每一张图都会对应一个区域方块，计算机在掌握图片特征的判断之后，就可以根据图片细节判断出地理位置了。
据了解，这个强大的人工智能称为PlaNet，被“喂食”了超过9000万被标记信息的图片，地点覆盖全球。工程师对PlaNet进行了约230万图片的试验，不过精确度并不是很高，其中对“国家”的准确率为28.4%，“大洲”的准确率为48%。不过，尽管如此，PlaNet的准确率还是比人肉分辨要高。
这个人工智能算法的强大令人惊叹，但与此同时也不应忽视安全问题。既然技术已经掌握了不用GPS也能探测出定位，那么用户的隐私保护工作也就多了一道困难。
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