上个月，Facebook 陷入了一场“道歉门”中：不少人钻 Facebook 刚上线的网络商城缺乏事前审核的空子，而在商场上贩卖枪支、毒品等违禁品。对此，公司已公开表示道歉。但在创业公司 RestB 看来，这件事情完全可以避免。
RestB 是位于巴塞罗那的一家B2B 创业公司，它已研发出一种可通过实时观测进行图像识别的算法，能通过对图像进行自动解释来解决大量潜在商业问题，雷锋网此前曾对该公司技术有过相关报道，详细阅读请点击这里。
表面上看，RestB 的商业模式和微软，IBM 以及谷歌这类大公司所提供的计算机视觉服务并无二致。最近，该公司还发布了两个字幕图像的数据集，以帮助训计算机视觉系统。
但是，RestB 的合伙创始人，以及数据科学家 Xavi Hernando 可不同意上述看法。他认为 RestB 正在做差异化服务。
“如果让谷歌或者微软描述一张城市的照片，他们会显示出哪里是街道、建筑或者人群，以及照片拍摄时间是在白天还是晚上。但是 RestB 能清楚地告诉你照片中的汽车的品牌和型号，拍摄的地理位置，交通信号灯的颜色或是一幢建筑的建筑风格。” Hernando 说道。
尽管该公司从 2016 年才开始用这种高精度模型开展业务，但其发展势头却是势不可挡。目前它的客户分布在北欧、美国、澳大利亚和亚洲等多个地区。从房地产到汽车制造商，许多公司都对这种深度学习科技颇感兴趣。
Hernando 表示，“我们能阻止邮箱接收垃圾邮件或被恶意标记的图片，能给房子不同部位拍摄下来的照片进行分类，能区分 900 多种不同型号的汽车，为 app 确定产品类别，以及帮 Facebook 识别出商场中的违禁商品。”
该公司 CEO Àngel Esteban 认为，这种智能图片识别技术（API）可以应用于任何场景，它的准确率高达 95% 到 98%。
“比如说我们挪威的一个客户，他就用该技术来确定管道是否老化该更新了。你也能用该技术判断司机是否处于疲劳驾驶，在犯罪现场分析物品和人类行为，甚至能把它装备在无人机上，飞入灾区去解决困难。”Esteban 说道。
巴塞罗那超级计算机中心，人工智能超级计算专家 Jordi Torres 表示，卷积神经网络可通过连续模拟小块信息以及将它们更深地融入到系统中来实现决策。
“如果计算机的计算能力比较强的话，这种方法则能给出相当准确的结果。但训练机器学习，让它们变得精确可不是件易事。而且，目前用于机器学习训练的数据大多只能从公共数据集 ImageNet （包含 1400 万张图片）中获得。” Torres 说道。
RestB CEO Esteban 认为，RestB 是目前唯一一家向客户提供计算机视觉服务的公司。他还透露公司现正处于融资阶段，未来将会继续改善其算法以加快运作速度。
“我们想发展为一个国际化的大公司。参加 Disrupt San Francisco 2016 conference 使我们有机会拿到国际项目。其实，我们正早考虑要不要在加州再建立一个公司，那里的发展节奏会更快些。但是核心业务还是会在巴塞罗那。” Esteban 表示，“我们不必对人工智能感到恐慌，它作为一种工具只会使我们发展得更快。”
via：zdnet
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三川