人工智能可将二维照片变为现实物体

当人们浏览照片以及面对人、汽车等三维形状时，不会觉得有什么困难。计算机由于缺乏丰富的现实世界的经验以及智能化程度不高的限制，识别这些事物却仍然存在挑战。针对这个问题，科学家们采用了一种全新的“打开”方式。

研究团队采取了独特的训练方式，让计算机尝试将三维物体视为二维平面来处理。想象一下，我们挖空一个充满山丘的世界，将其展平成一个矩形图像，然后使用纬度、经度和海拔来定义其表面上的每一个点。

经过不懈的努力和反复试验，新的机器学习算法已经掌握了将三维物体的照片（比如第一排的照片中的飞机）转化为二维表面，然后再神奇地“复原”为三维形式的能力。研究团队通过训练，使其能够重建汽车、飞机以及各种手势的模型。

与之前的方法相比，以前的方法可能将轿车误识别为掀背车，将飞机误识为鸟类（如图中第二排所示），而新的方法则可以从照片中更精确地识别和转译三维形状。这一成果在最近于美国夏威夷举行的电气和电子工程师学会计算机视觉与模式识别会议上被报告，引起了广泛关注。

被称为SurfNet的新项目不仅能够对现有的汽车、飞机和手势进行三维建模，而且能够创造出全新的三维模型。其未来的应用前景非常广阔，包括但不限于设计虚拟和增强现实的物体，以及实现用手势控制的计算机界面等。