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重磅!人工智能新突破!憑谷歌街景探居民投票傾向!

2018-01-04 17:11:25 來源:AI觀察家 熱度:
在新近發(fā)展的人工智能技術(shù)的幫助下,研究人員能夠分析大量的圖像、提取可以進行排序和挖掘的數(shù)據(jù)來預測一些事情,比如某個社區(qū)的收入水平、政治傾向、購物習慣等。

 
據(jù)了解,來自斯坦福大學的研究人員們完成了一個雄心勃勃的項目——通過分析谷歌街景(Google Street View)上收集到的數(shù)百萬張照片,可以對社區(qū)投票模式作出準確的預測。這一跡象表明,計算機能夠像文本分析一樣流利地進行圖像分析。
 
雖然其他學術(shù)項目早已開始使用人工智能挖掘谷歌街景來獲取社會創(chuàng)見的見解,如街道變化,但是此項目值得注意是因為在整個過程中,AI軟件處理了大量圖像。
 
在斯坦福大學計算機視覺科學家Timnit Gebru的帶領(lǐng)下,研究人員使用軟件分析了近五千萬幅街景和位置數(shù)據(jù)的圖像。他們的目標是找到可用于預測郵政編碼和分區(qū)(通常包含大約1000人)水平的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
 
從這些圖像中,他們能夠搜集到大約2200萬輛汽車(占全國所有汽車的8%),3000個郵政編碼和39000個投票區(qū)的信息。研究人員將這些數(shù)據(jù)與包括人口普查局的美國社區(qū)調(diào)查和總統(tǒng)選舉投票記錄在內(nèi)的其他資料交叉引用后發(fā)現(xiàn),他們能夠準確預測鄰里的收入,種族,教育以及投票模式。
 
為了讓他們的人工智能算法準確地對汽車進行分類,研究人員通過招募來自Mechanical Turk等地方的數(shù)百人以及汽車專家來對其進行訓練,以識別出數(shù)百萬張圖片中的汽車。最終,他們的軟件能夠在短短兩周內(nèi)對5000萬張圖片中的汽車進行分類?!都~約時報》稱如果是人類完成這項任務的話,至少需要15年的時間。
 
在《美國國家科學院院刊》上發(fā)表的一篇文章中,研究小組寫道,他們的技術(shù)可以作為美國社區(qū)調(diào)查的補充,這項調(diào)查每年的花費都要超過2.5億美元。由于調(diào)查也是勞動密集型的,調(diào)查員需要挨家挨戶地進行調(diào)查,這意味著人口少于6.5萬的小地區(qū)往往會被忽視。隨著技術(shù)進步,人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)最終可能會實時更新。但研究人員指出,政策制定者需要小心確保數(shù)據(jù)只在社區(qū)層面收集,以保護個人隱私。

責任編輯:吳禮得

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