《麻省理工科技評論》本周報道稱，谷歌的計算機視覺專家托比亞斯·維揚德(Tobias Weyand)開發了一個新的人工智能系統PlaNet，能快速判斷照片在全球范圍內的拍攝地點。

 　　這一深度學習系統學習了超過9000萬張帶地理位置標簽的照片，從而可以基于位置去完成模式識別。簡單來說，這一系統能將照片分解為像素，并將這些像素與記憶庫中的信息進行交叉比對。

 　　在使用230萬張照片進行的測試中，PlaNet識別照片拍攝地國家的準確率為28.4%，識別照片拍攝地大洲的準確率為48%。目前看來，這一數字并不驚人，但《麻省理工科技評論》指出，PlaNet的表現已經略好于人工，因為人腦無法記憶如此多的生態和文化線索。而如果利用更多照片去學習，那么PlaNet還有能力變得更好。

 　　維揚德表示：“我們認為，PlaNet相對于人工有優勢，因為這一系統比人類見過更多地點，并且會關注不同場景的細節線索。對于這些細節，即使是有過豐富旅行經歷的人也不一定能辨別。”

 　　如果你熱愛攝影，但卻常常忘記給自己的照片標上地點，那么類似PlaNet的工具未來將可以帶來幫助。