已經 舉辦多次Google 機器學習專題,今天又再次開張,主題是比較少有人會聯想到的 Google Maps。雖然說從表面上來看 Google Maps 的地圖這段時間以來改變並不大(如果不算地球變圓了之外的話),但在其背後,Maps 的團隊一直都在努力豐富其所提供的資料,很多更是沒有機器學習的話,光靠手工幾乎是不可能的呢。

Google Maps 的軟體工程師 Andrew Lookingbill 今天就向我們介紹了兩個這樣的例子,其中一個是利用街景來建立地圖資訊。Google 早期的努力,集中在由 Streetview 的圖資中,辨識路名和門牌。在這部份,Google 利用了深度學習的技術,讓機器懂得辨識一地的路牌、門牌的通用樣式,讓它可以快速從影像中,找出地址來。但 Google 很快就發現從街景中能取得的資訊遠不僅如此,甚至連店名都應該要能辨識才是。只是在這當中 Google 發現了不小的困難,特別是掛在店外的廣告,常常會干擾到判讀,這也是依靠持續發展的深度學習技術來解決的。

另一個機器學習的應用,在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。這工作當然不可能由人工一個一個地描,因此 Google Maps 利用了多層次的 AI 技術,第一層 AI 負責從衛星照片中,辨識出建築物來;第二層的 AI 分辨建築物的輪廓,並且去除四周的前後院等雜物;第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建物形狀態。這套系統從今年年初開始,已經繪製了 1.1 億個新建築到 Google Maps 上。

雖然說我們已經習慣了有規制、政府資訊也容易取得的環境,但其實世界上還有不少國家在這方面還是很缺乏的。Google 團隊甚至只能自己努力,利用衛星圖和街景的影像,繪製出了奈及利亞拉哥斯城的地圖,填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。這樣的巨量工作,果然還是要靠機器學習的協助,才有可能完成的呢。