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微信扫一扫,切开脑!-绍兴微信小程序开发为你呈现

时间:2022-10-31     作者:绍兴微信小程序开发【转载】   来自:微信派

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当你打开微信「扫一扫」,扫描任意一个物体。那么,你已经调用了全世界最繁忙的人工智能之一。


眨眼的功夫,这个人工智能将告诉你:刚刚被扫的奇怪生物,叫白脸猴。同时提供和它相关的各类资讯。试想,如果没有「扫一扫」这样的工具,你将如何即时满足对陌生事物的好奇心?


我们一般习惯用“关键词”查找信息。但关键词有时难以提取,除非有一位无敌学霸可以随传随到,而微信扫一扫就是这样一位AI版的“学霸” 。


学霸的脑回路,其实跟你没有太大区别:

 · 锁定需要识别的物体

 · 检索已经掌握的知识

 · 得出结论

不同的是,在知识检索这块,扫一扫同学实在是有亿点点实力超群。 

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超过1亿种商品、30多万种名画、10多万个地标、数万种种动物和5000多种热门植物……微信扫一扫都能精准识别。

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但练就和保持这一身本领并不简单,在它正式上岗服务大家之前,微信扫一扫需要对微信连接到的十亿级别图片,逐一进行特征提取和归类,由此建立一套识别万物的“参考答案”。


每一个“参考答案”的确定概括起来大概是这样的过程:


一款新的包包在小程序商店上架了,扫一扫的人工神经网络开始干活。


你看到的包包是这样


神经网络看到的包包是这样


每个像素对机器来说都是一个数值。为了减少运算量,原始数值将被按照比如3x3的区域依次提取,再按照特定函数求积、求和,得到一组新的数值。


按2x2分组“池化”,提取每个池子的最大值。这个过程重复一定次数,直到提取出最精华的数据特征。


展平,输入神经网络的全连接隐藏层。于是得到了这个包包的图像特征——一个“高维数组”。


下次有人扫描同样的包包,扫一扫后台就会按照计算“参考答案”的流程,对手机发出的画面进行一轮计算。


如果计算出的“高维数组”和参考答案的“高维数组”高度一致,后台就可以告诉你,这就是某某包包。它关联到的百科、图文、视频,也统统呈现给你。


现在,在微信AI工程师的帮助下,微信扫一扫这个学霸已经计算出了十亿级的“参考答案”,但它依然每天勤学苦练,新的“知识”正以每天千万级的速度在增加。


这意味着,用扫一扫识别任何物体,它都有很高的概率返回正确的结果。

 

不过,涉及隐私的物品除外。一旦后台发现被识别的东西涉及隐私,如账单、证件等,扫一扫便会直接躺平,停止识别。


你说,这样贴心的AI学霸,微信给发多少工资合适?


AI当然不需要工资,持续地使用它就是对AI最大的奖赏。微信扫一扫识物不是最复杂的AI应用,但它自上线以来已经处理了上千亿次请求。这个小小的功能,永远会呼应你一扫万物的好奇!


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