中央情报局希望训练人工智能理解卫星照片

在晴朗的日子里，天空不会遮挡任何太空物体。

半个多世纪以来，间谍卫星一直环绕地球，拍摄着地球下方的世界。卫星摄影最初由美国和苏联发射，用于监视对方，后来从国家机密发展成为常用的测绘工具，任何有互联网连接的人都可以看到从太空拍摄的公共照片。但如果卫星能做更多呢？如果它们不只是向我们展示从上方看世界是什么样子，而是解读这些图像以识别建筑物和其他物体，会怎么样？

美国中央情报局、硬件公司 NVIDIA、在线基础设施公司兼零售商亚马逊和卫星公司 DigitalGlobe 正在开发一种人工智能，它不仅能看到下面的世界，还能自动解读它。他们把这个项目称为 SpaceNet。

来自《麻省理工技术评论》：

目前，从图像中提取信息是一项人类任务，分析师或研究人员仔细研究照片，并尽力标记他们看到的建筑物和其他事物。如果可以训练人工智能自己识别建筑物和其他物体，那么地图注释对人类来说可能要容易得多，而且能够覆盖全球更多的地区，而不是人类团队一次正在从事的任何特定项目。而且，随着卫星在每次拍摄新照片时更新下方地球的图像，照片之间标签的变化可能是跟踪下方地面发生的变化的好方法。

中央情报局想要这样做的原因显而易见；间谍机构处于卫星图像的最前沿。那么亚马逊能从中得到什么呢？亚马逊是一家物流公司，如果它能清楚地识别建筑物，未来的送货车辆就可以在临时道路或新建筑的替代路线上行驶。这不仅适用于亚马逊，还适用于其他公司，比如垃圾收集服务。使用的卫星照片足够精确，可以看到新的垃圾堆，很容易想象，有了这些信息，市政府就会派清洁队去清除新的危险（然后可能为该地区设置垃圾路线）。

相对于整个地球而言，SpaceNet 项目目前的关注点还很小，但如果 SpaceNet 可以训练机器准确绘制里约热内卢的地图，那么这将是跟踪地球表面变化的第一步。

[来源：科技评论]