我們的人類感知系統是驚人的。你的眼睛可以以非常細致的分辨率分辨1000萬種不同的顏色。

但是我們的感知系統也有眾所周知的局限性。這就是為什么我們有炸彈嗅探犬，而不是炸彈嗅探人。

我們的記憶也比我們許多人想承認的要糟糕。我們的大腦被設計成為了有充分的理由忘記你所看到和聽到的很多東西。

如果我們能夠圍繞人類感知系統的局限性進行設計，并在現實世界中賦予自己超能力，會怎么樣？

機器學習正在幫助我們做到這一點。例如，Pindrop 賦予銀行、零售商和政府組織超級聽力的力量。

Pindrop的服務有助于防止語音欺詐，這是黑客竊取身份和金錢的越來越常用的方式。

通過分析近1400種聲學屬性，這個系統可以幫助組織在你打電話的時候確定你是否真的是你，這仍然是我們與商家，政府機構和銀行打電話過程中互動的78%。

它通過傾聽我們的聲音(隨著年齡的增長，聲音會加深到中年，然后音調會升高)，以及我們的電話和電話網絡在線路上引入的噪音，來做到這一點。

使用專有的機器學習算法，Pindrop可以利用線路上的噪音，來預測你是在家中用iPhone打電話，還是在愛沙尼亞用 Skype 打電話。這種超級聽力能力，有助于組織大幅減少成功欺詐企圖的數量。

在Ox和Bowery Farms等公司運營的室內農場中，機器學習也給我們提供了越來越多的超能力。

作為人類，我們很難觀察事物生長緩慢的過程，并隨著時間的推移進行比較：我們的感知系統，被設計用來注意快速移動的捕食者，而不是生長緩慢的菠菜。

另一方面，機器視覺系統可以被訓練，能夠準確地知道一棵健康的生菜在它生命的第36天應該是什么樣子。

對于不能茁壯成長的萵苣，農場可以自動調節溫度、光照條件、水位、營養成分、濕度和其他因素，以幫助它達到最佳的健康狀態。

這些室內農場的作物，產量可高達每平方英尺15磅，而高效溫室和田間種植作物的產量分別為每平方英尺7磅和每平方英尺1磅。

而且，在不使用殺蟲劑和減少95%的水的情況下，這些作物的產量也可以達到這些增長效率。超級視覺的力量使我們成為更有效率的農民。

超級視覺也可以在工廠內部使用。

盡管世界范圍內對機器人技術進行了大量投資，但大約90%的工廠工作仍由人手完成。

挑戰在于，工廠里面指出了大量的成本，很難讓工人繼續做這些工作。

美國一家經營非常好的工廠可能每年有30%的營收，用來支付昂貴的再招聘和再培訓費用。

在中國，每天有2%的工人流失率并不罕見，這意味著幾個月后，你就會有一個全新的勞動力隊伍。

鑒于成本如此之高，工廠將培訓每位新員工的成本降至最低是至關重要的。

Drishti正在給這些工廠帶來超級視覺能力。

通過在工人組裝產品時捕捉和分析視頻，系統可以為每項工作提供個性化的行動建議，幫助他們跟上進度。

使用Drishti的工廠勞動生產率提高了25 %，錯誤率降低了50%。

當我們給建筑工地帶來超視視覺能力時，我們可以幫助全體員工保持安全、預算和進度。

Doxel每天下班后都使用激光雷達(與自動駕駛汽車上使用的激光雷達相同)和攝像頭從地面機器人和無人機上收集數據。

通過構建精確的3D地圖(精確度高達2mm )，Doxel 知道已經建成了什么(“是什么”)，并將其與建筑平面圖(“應該是什么”)進行比較。然后它可以預測建筑的主要部分何時完工。

這種每天進行地循環任務，有助于保持合適的工人在合適的時間、用合適的材料和工具到達現場。

這也有助于防止你在自己的房屋改造項目中可能遇到的錯誤，比如在水管工或電工修完墻后的管道或電纜之前，就先把墻修好。

使用Doxel的這個系統，Kaiser Permanente幫助建筑工人提高了38%的生產率，并在建造Viewridge 醫療辦公室時，節省了11%的預算。

當然，談到人工智能的超能力，我們不能不談論自動駕駛汽車。

先進的駕駛員輔助系統會導致二級效應之一，是我們將在事故現場有可靠的目擊者。

不管一輛自動駕駛汽車走到哪里，我們都會有十幾臺攝像頭、幾臺激光雷達、多臺雷達和超聲波傳感器等的傳感器數據。

想想這對法院和保險公司意味著什么。不用再依賴目擊證人的證詞，甚至在周圍沒有人的情況下，我們可以重現事故現場發生的情況。

2018年9月，特斯拉向2017年8月后生產的汽車發布了9.0版輔助駕駛軟件。有了這個軟件版本，用戶可以將汽車的攝像頭數據存儲到一個 USB 閃存驅動器中，許多司機也開始這樣做。

這段視頻來自北卡羅來納州的特斯拉司機：

幸運的是，事故中沒有人受傷，但是儀表盤上的錄像片段表明，在沒有目擊者的情況下，有攝像頭是多么有用。

本田司機顯然非法操縱，如果沒有錄像片段，這種情況可能會演變成一場僵局，兩個司機都會堅稱他們沒有責任。

下面是我在這一部分的最后一個例子，說明機器學習系統是如何在現實世界中給予我們超能力的。

一家名為 OrCam 的以色列公司生產了一種名為“MyEye 2”的產品，它可以夾在一副眼鏡上，幫助有視力問題(如失明、視力障礙、閱讀障礙)的人們在世界上導航。

這個產品用于拍攝周圍的環境，并描述視頻中的內容。

它可以閱讀一本書中的文字、當人們靠近時說出他們的名字(這是一個我很喜歡的功能，盡管我的視力很正常！) 、區分5美元和50美元的鈔票，區分食品雜貨店的產品等等。