史丹佛大學一組研究者們利用人工智慧,從數千萬張谷歌(Google街景圖中的汽車圖片分析出了該區域的人口組成訊息,包括選民的政治傾向等。

這一多數成員來自史丹佛大學的研究團隊,透過分析某個城市街道上小卡車(pickup truck)和轎車(sedan)的數量來預測該區的選民傾向。如果小卡車數量多,這個城市有82%的概率會是共和黨當選;如果轎車多, 88%的幾率會選民主黨。

隨著電腦處理數據量的不斷增大,人工智慧在快速發展——透過大量的「訊息閱讀」,加上一些規則的設定,電腦就能做出一些「預測」。在本項研究中,電腦「消化「了來自200個城市的逾5000萬張谷歌街景圖,利用物體識別技術從圖片中找出了約2200個電腦判定為汽車的物體。這些汽車占美國汽車總量的8%。然後對這些汽車按照品牌、型號和年份進行分類。

他們開發了一個人工智慧工具來從事這項工作,花了不到兩週時間完成。如果僱傭一個人,則需要近15年時間才能看完所有的圖片。

研究者們使用一個統計學的回歸分析算法,分析以往投票和該地汽車類型等數據,找到了汽車類型與當地政治傾向和人文訊息之間微妙的聯繫。

這份研究論文的第一作者、史丹佛人工智慧實驗室的前女研究員Timnit Gebru說,他們分析出來的結果「準得令人震驚「。比如,該系統」預測「WyomingCasper市應該會是共和黨當選。按照2008年總統競選結果,果真如此。

但是她提醒說,這個系統不能代替普查,不過可以作為輔助工具。對於資源緊張的國家,使用這樣的工具可以節省一些舉辦一個全面普查所需的資金。當然,這項技術的前景遠不止是分析汽車圖片來「預測」過去的投票歷史,Gebru它的意義在於人文學家將來可以很好的利用大量數據,比如谷歌街景、甚至衛星圖片,進行更多有意義的研究。圖片和課題也不僅於汽車和政治,可以擴展到比如樹木植被等方面。

這份研究近日發表在《美國科學院院報》(PNAS)上。

 

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