研究表明，数码相机可以用来发现角落周围的东西
AI软件可以使用墙壁作为镜子来查看反射阴影等细节
应用可用于汽车，以避免在盲角时发生碰撞
该团队只使用标准数码相机和中档笔记本电脑将隐藏的场景拼凑在一起，将其指向附近墙壁上投下的阴影
专家们发现，数码相机可以利用投射在附近墙壁上的物体的反射光和阴影来看到周围的角落。
由波士顿大学的工程师团队设计的人工智能软件 将普通相机变成了一种潜望镜。
它使用一种算法来破译镜头捕获的数据，以令人印象深刻的细节重新创建隐藏的物体中国机械网okmao.com。
在一次演示中，团队表明，他们可以使用墙壁作为镜子，在不到一分钟的时间内重建隐藏在直视下的东西。
以前只有高成本的专业光学系统才能实现这一点，但这种简单的技术代表了观察模糊物体的重大进步。
从理论上讲，人工智能软件可以用于汽车，通过发现车辆接近盲角的危险来避免碰撞。
“它只是数码相机上的软件。我们理论上可以写一部手机应用程序，“研究负责人Vivek Goyal博士说。
“它会给出好的图像吗？还没。但这意味着数百万人可以在短时间内玩这个。
Goyal博士及其团队使用标准数码相机和中档笔记本电脑将数码相机对准他们在附近墙壁上投下的模糊阴影，将隐藏的场景拼凑在一起。
哑光墙不会反射光线以及反射表面，并且会在所有方向上散射光线，因此初始反射图像只是模糊。
然后，他们的算法通过在不同点使用光照和阴影来创建快照，以重建角落周围的隐藏物体。
“实质上，计算可以将无光墙变成镜子，”Goyal博士补充道。
为了概述软件的准确性，作者展示了视频游戏角色的隐藏图像 - 包括测试期间的面部，字母和图案等细节。
该程序需要大约48秒才能使用工程师的算法从数字图像中计算隐藏的场景，但Goyal博士认为，通过更多的计算机功能，可以更快地完成。
他补充说，提高环保意识，注意停放车辆另一侧的儿童或交叉路口拐角处的危险，这可能是非常有价值的。
人工智能如何学习？
AI系统依赖于人工神经网络（ANN），它试图模拟大脑的工作方式以便学习。
可以训练人工神经网络以识别信息中的模式 - 包括语音，文本数据或视觉图像 - 并且是近年来人工智能的大量发展的基础。
常规AI使用输入来通过向其提供大量信息来“教授”关于特定主题的算法。
实际应用包括谷歌的语言翻译服务，Facebook的面部识别软件和Snapchat改变实时过滤器的图像。
输入该数据的过程可能非常耗时，并且仅限于一种类型的知识。
一种称为对抗性神经网络的新型人工神经网络将两个AI机器人的智慧相互对立，这使得他们可以相互学习。
此方法旨在加快学习过程，并改进AI系统创建的输出。