讓AI幫忙繪製地圖，Facebook做的這件事看似辛苦實則「雙贏」

準確的地圖對於救災、城市規劃和當地經濟發展來說都非常重要。但世界上還有數以百萬計的道路沒有被繪製出來，這是一個真正迫切的問題，在發展中國家中尤為明顯。

而像英國這樣由政府運營和稅收資助的項目如Ordnance Survey已經產生了大量資料庫，但這些資料庫在很大程度上未能自由、廣泛地分發。

這個問題促使了像OpenStreetMap這樣的眾包活動的出現，它每天招募成千上萬的志願者來為道路、建築和橋樑分類。這是一個艱難的過程，但Facebook為其提供了支持。

OpenStreetMap是由非盈利組織OpenStreetMap基金會支持的，成立於2004年，現已發展到超過500萬註冊用戶，他們通過手工調查、GPS設備、航空攝影和其他免費資源收集數據。

Facebook與社區和合作夥伴合作，對一個工具進行微調——Map With AI——這個工具可以自動完成幾個地圖繪製中最耗時的步驟。

人工智慧繪製地圖

現在，經過近兩年的開發，Facebook正在向OpenStreetMap社區提供Map With AI。它包括人工智慧生成的阿富汗、孟加拉國、印度尼西亞、墨西哥、奈及利亞、坦尚尼亞和烏干達的道路映射數據(隨著時間的推移，還會有更多的國家加入)，它還附帶一個快速的、由人工智慧支持的OpenStreetMap編輯工具iD版本。

(圖：印度尼西亞穆里亞山周圍的道路網路，洋紅色線條的亮度表明了模型的置信度。圖源： Facebook)

「世界上許多農村地區很難在地面上繪製地圖。正如我之前在紅十字會工作時所經歷的那樣，要遭遇的挑戰包括偏遠地區、缺乏電力和互聯網接入，以及複雜的經濟和政治環境。」 Facebook地圖和位置基礎設施產品經理德里希蒂·帕特爾(Drishtie Patel)說。

正如帕特爾和他的同事在一篇博客文章中解釋的那樣，Map With AI旨在讓添加和編輯道路變得快速和相對簡單。

它通過利用Maxar商用衛星圖像預測道路網路的一種新方法實現了這一點，這種新方法使它能夠適應區域道路差異。

Facebook表示，在泰國的18個月里，其團隊使用Map With AI偵測出了其餘的600000英里的道路(包括超過300000英里的遺失道路)，其中超過90%的遺失道路在印尼，如果額外手工完成，一個過程預計需要三到五年。

(圖：用於訓練人工智慧模型正確識別道路的部分數據，圖源：Facebook)

此外，該公司表示，去年印度喀拉拉邦發生嚴重洪災後，OpenStreetMap的人道主義反應小組利用Map With AI加快了該地區的地圖繪製。

Facebook相關人員表示，在僅有嘈雜標籤生成的數據收集過程中，它能夠產生足以與DeepGlobe衛星挑戰的參賽者競爭的結果。這是在2018年計算機視覺和模式識別大會上發起的一項競賽，旨在提高衛星圖像分析的技術水平。

經過一些微調，團隊的模型獲得了62%的相對改進和13.7%的絕對改進，它使用的是開源DeepGlobe數據集(其中僅包含來自印度、印度尼西亞和泰國的道路數據)。

Map With AI工程經理Danil Kirsanov說:「這種規模、複雜性和精確度的技術是近幾年才出現的。這種層次的細節意味著，它可以發現未鋪設的道路，以及小巷，甚至行人通道。」

局限和解決方案

但是沒有一個模型是完美的，這就是RapiD入場的原因。

道路在寬度和輪廓上的變化使得AI無法很好地捕捉，而且由於不同區域的道路是由不同的衛星圖像源映射的，所以它們並不總是與訓練數據圖像完全對齊。

一旦Facebook的系統識別出潛在的道路，它們必須在提交到OpenStreetMap之前進行驗證。局部或區域差異會影響道路分類是否正確，一些結果會錯誤地跟蹤其他衛星圖像特徵，如乾涸的河床、狹窄的海灘、運河或完全錯過連接點和路徑。

RapiD使用一種稱為異文合併的過程，它將模型的結果與OpenStreetMap中已有的數據相結合，既建議如何用現有數據連接新道路，又防止用建議的道路覆蓋現有的道路數據。

Facebook在一篇博客中寫道:「總的來說，好的工具為地圖製圖者提供了動力，減少了基於衛星數據繪製道路的乏味和耗時部分，提高了道路形狀的準確性，並提供了識別建議道路的選項——即使地圖製圖者選擇不採用這些建議。」

「重要的是提供不限制專業製圖人員能力和判斷的工具。」

雙贏?

Map With AI項目基於Facebook為促進人工智慧繪圖所做的其他努力，比如該公司正在進行的人口密度地圖項目，以及2017年在德克薩斯州哈維颶風(Hurricane Harvey)和加利福尼亞州聖羅莎(Santa Rosa)火災後利用衛星圖像探測洪水的做法。

Facebook此前曾與哈佛大學公共衛生學院、聯合國兒童基金會(Unicef)、世界銀行等機構合作，以衛星圖像、計算機視覺、人口普查數據和專有數據為動力，繪製抗擊疾病的實時地圖。

該公司表示，它正在開發適合於遙感空間的新機器學習技術和體系結構，並表示正在研究如何利用支持工具將這些技術應用到「全球範圍的道路測繪工作」中。

這項技術顯然將是發展中國家和地區的福音。不過，這對Facebook自身來說也有好處。

Facebook表示，通過人工智慧地圖驗證的地圖數據——將是公開可用的——可能有助於為災難城市規劃和發展項目提供信息，同時也能改進使用開放街道地圖的Facebook產品，如Marketplace、Local和Pages功能。

(圖:可視化訓練數據的地理分布，用於道路分割模型。圖源：Facebook)

Facebook在幾年前就已經推出了本地服務功能，包括根據地理位置向用戶推薦附近的餐廳、推送新聞資訊等。

2018年11月，還有消息稱Facebook申請了一項新專利，或許將利用用戶手機上的感測器為用戶推薦附近有著相似運動模式的人。

這些服務都基於準確的地理位置，因此為發展中國家或地區繪製準確的地圖也有利於Facebook在當地吸引更多用戶。

除了Facebook之外，還有Craigslist、OsmAnd、Geocaching、MapQuest Open、Flickr、MapQuest、MapBox、Moovit、Tableau、Niantic、Snapchat、Webots、JMP statistical software和Foursquare等公司也利用OpenStreetMap的資料庫進行地圖繪製和基本導航任務。

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