If You Can't Find Waldo You Get Tazed
Eine Maschine, die entwickelt wurde, um die Kinderbuchfigur eines Kindes zu finden, sorgt für Aufsehen in den sozialen Medien. „There´s s Waldo“ ist ein Roboter, der mithilfe von Computervision den mit der Beanie bekleideten Bursch in der Buchserie „Where´s Waldo“ lokalisiert und eine der großen Belastungen von Fünfjährigen weltweit automatisiert.
Die Maschine wurde von der Kreativagentur Red Pepper entwickelt, die ihre Entwicklung im August 2018 demonstrierte. Sie verwendet AutoML Vision von Google, einen Cloud-basierten künstlichen Intelligenzdienst, mit dem Entwickler benutzerdefinierte Modelle zur Identifizierung von Bildern erstellen können. Das Team hat 26 Zeichnungen von Waldo hochgeladen, um das Modell zu trainieren, bevor der Bot eingerichtet wird. Die Maschine verwendet einen mit der PYUARM Python-Bibliothek ausgestatteten Raspberry Pi-Computer zur Steuerung des UARM-Metalls. Der Arm verwendet eine Logitech-Webcam und OpenCV, um Gesichter zu identifizieren und an Google zurückzusenden. Dabei legt der Gummi die Hand auf, wenn Google eine Konfidenzrate von mindestens 95 Prozent meldet. Der Roboter wurde letzte Woche vom Twitter-Benutzer „CKYPT“ geteilt und hat seitdem fast eine Million Aufrufe erhalten:
Computer Vision, die zählt: AI findet Waldo. pic.twitter.com/LcyTAcCGVZ
- Pedro Garcia (@CKPYT), 12. Februar 2019
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Die Ergebnisse sind beeindruckend. Der höchste Datensatz für das Finden und Identifizieren eines Spiels ist 4,45 Sekunden. Dies ist viel schneller, als ein Kind normalerweise benötigt, um die Aufgabe abzuschließen. Wenn Sie den Roboter von der Gleichung trennen, könnte dies den Prozess noch beschleunigen: In einem von Machine Learning Mastery im Jahr 2014 beschriebenen System wurde beschrieben, wie Entwickler OpenCV, Python und Template Matching verwenden können, um Waldos in weniger als einer Sekunde zu identifizieren.
Es mag wie eine verschlungene Art und Weise erscheinen, den Spaß aus einem Kinderbuch zu ziehen, aber die zugrunde liegende Technologie hat eine Reihe wichtiger Anwendungen. Computer Vision trägt dazu bei, autonome Fahrzeugprojekte wie Cognitive Pilot voranzutreiben, bei denen das System Hindernisse erkennt und geeignete Maßnahmen ergreift. Ein MIT-Forschungsprojekt bildete einen A.I.Lebensmittelrezepte anhand der Sicht zu erkennen, nachdem eine Million Rezepte und 800.000 Bilder von Lebensmitteln trainiert wurden. SpotMini von Boston Dynamics verwendet auch Computer Vision, um Roboterhunde zu trainieren, damit sie ein Haus durchqueren können, eine Dose aufheben und Geschirr in die Spülmaschine geben können. All dies ist jedoch etwas nützlicher als das Finden von Waldo.
AutoML könnte einen Blick auf die Zukunft von A.I. Systeme funktionieren. Google Gehirnforscher Quoc Le erzählte Synchronisiert Die einfache Schnittstelle von AutoML bedeutet: "Wir betreten die vierte Generation des maschinellen Lernens: das maschinelle Lernen, damit Sie nicht viel tun müssen, es wird alles lernen."
Dieses Lernen könnte sich sogar auf Waldo erstrecken.
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