Google ha compartido cómo está utilizando la inteligencia artificial, incluida su tecnología Duplex de llamadas a restaurantes , para tratar de mantener actualizado el horario comercial en Google Maps. La compañía dice que si confía lo suficiente en la predicción de la IA sobre cuál debería ser el horario de una empresa, actualizará la información en Maps.
En una publicación de blog , Google describe los diversos factores que analiza su IA para determinar si debe realizar estas actualizaciones. En primer lugar, analiza cuándo se actualizó por última vez el perfil comercial, los horarios de otras tiendas similares y los datos de Popular Times para decidir la probabilidad de que los horarios sean incorrectos. Por ejemplo: si Google ve que mucha gente visita la tienda cuando supuestamente está cerrada, eso puede ser una señal de alerta.
La portavoz de Google, Genevieve Park, le dijo a The Verge que Google «solo publicará el horario comercial cuando tengamos un alto grado de confianza en que son precisos». Si la IA cree que las horas pueden ser incorrectas pero no tiene una predicción sólida, agrega un aviso de que las horas pueden haber cambiado.
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Park también dijo que Google no les dice explícitamente a los usuarios cuándo su IA actualizó las horas y explicó que la IA se usa prácticamente en todas partes en Google Maps. Parece que Google es bastante optimista con su enfoque impulsado por la IA. En su publicación, la compañía dice que está «en camino de actualizar los horarios de más de 20 millones de empresas en todo el mundo en los próximos seis meses».
Google también dice que está probando otro uso de la IA en Maps para ayudar a mantener actualizados los límites de velocidad. En los EE. UU., intentará ver si sus socios han tomado imágenes de tramos de carretera que tienen señales de límite de velocidad y hará que AI ayude a su equipo de operaciones a identificar la señal y el límite de velocidad publicado en ella.
Si bien no sorprende que Google esté usando IA para estos problemas, es interesante ver cuántos sistemas entrelazados están involucrados. Hay visión por computadora, reconocimiento de patrones en las tendencias de ubicación y análisis de datos sobre ubicaciones similares (que, por supuesto, también implica descubrir cuáles son las ubicaciones similares), todo para tratar de mantenerse al día con la frecuencia con la que las empresas cambian sus horarios y hacen Seguro que conoce el límite de velocidad en determinados tramos de carretera.
Fuente: theverge
