《麻省理工科技评论》本周报道称，谷歌的计算机视觉专家托比亚斯·维扬德(Tobias Weyand)开发了一个新的人工智能系统PlaNet，能快速判断照片在全球范围内的拍摄地点。

　　这一深度学习系统学习了超过9000万张带地理位置标签的照片，从而可以基于位置去完成模式识别。简单来说，这一系统能将照片分解为像素，并将这些像素与记忆库中的信息进行交叉比对。

　　在使用230万张照片进行的测试中，PlaNet识别照片拍摄地国家的准确率为28.4%，识别照片拍摄地大洲的准确率为48%。目前看来，这一数字并不惊人，但《麻省理工科技评论》指出，PlaNet的表现已经略好于人工，因为人脑无法记忆如此多的生态和文化线索。而如果利用更多照片去学习，那么PlaNet还有能力变得更好。

　　维扬德表示：“我们认为，PlaNet相对于人工有优势，因为这一系统比人类见过更多地点，并且会关注不同场景的细节线索。对于这些细节，即使是有过丰富旅行经历的人也不一定能辨别。”

　　如果你热爱摄影，但却常常忘记给自己的照片标上地点，那么类似PlaNet的工具未来将可以带来帮助。