奥门新萄京娱乐场17755:人工智能新突破,如何用

2019-11-24 07:30栏目:互联网知识
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新的方法是否能弥补这些问题呢?

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参考文献

  1. An artificial intelligence algorithm developed by Stanford researchers can determine a neighborhood’s political leanings by its cars, Stanford News
  2. Geo Guessr, 猜街景游戏
  3. Using deep learning and Google Street View to estimate the demographic makeup of neighborhoods across the United States, Timnit Gebru, doi: 10.1073/pnas.1700035114

据了解,来自斯坦福大学的研究人员们完成了一个雄心勃勃的项目——通过分析谷歌街景(Google Street View)上收集到的数百万张照片,可以对社区投票模式作出准确的预测。这一迹象表明,计算机能够像文本分析一样流利地进行图像分析。

但新方法也有明显的缺点。单单依靠一个人开什么车就判断它的政治倾向也太武断了吧!因为这样的原因,新方法不应该直接替代旧方法,不过它有继续挖掘的潜力。

为了让他们的人工智能算法准确地对汽车进行分类,研究人员通过招募来自Mechanical Turk等地方的数百人以及汽车专家来对其进行训练,以识别出数百万张图片中的汽车。最终,他们的软件能够在短短两周内对5000万张图片中的汽车进行分类。《纽约时报》称如果是人类完成这项任务的话,至少需要15年的时间。

现有的人口调查方法有两个问题:

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  1. 需要花高昂的成本,比如美国社区调查这样的项目,每年要花掉2.5亿美金,还需要大量工作人员登门走访;
  2. 获得结果的周期很长,有时甚至需要几年的时间(大多数时间用在路上了吧,我猜),所以呢,调查完了,社会状况也已经改变了。

在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇文章中,研究小组写道,他们的技术可以作为美国社区调查的补充,这项调查每年的花费都要超过2.5亿美元。由于调查也是劳动密集型的,调查员需要挨家挨户地进行调查,这意味着人口少于6.5万的小地区往往会被忽视。随着技术进步,人口统计数据最终可能会实时更新。但研究人员指出,政策制定者需要小心确保数据只在社区层面收集,以保护个人隐私。

街景车理所当然得能拍到许多道路上的汽车,要是和上面的常识结合,是不是能预测一个城市或者一个镇子的投票倾向呢?比如,按照上面的例子推演,如果一个镇子的轿车比皮卡多,那这里的人给民主党投票的概率会很高,反过来得到另一种结论,逻辑简单清楚。

在新近发展的人工智能技术的帮助下,研究人员能够分析大量的图像、提取可以进行排序和挖掘的数据来预测一些事情,比如某个社区的收入水平、政治倾向、购物习惯等。

虽然论文的正式发表时间是2017年11月28日,但是作者早在2017年2月就将预印本发表在网上了,所以还有两个疑问等待解答:

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  1. 奥门新萄京娱乐场17755 ,准备15,000 张不同车型不同角度的照片,人工分类和标注制造商、车型、生产日期、驾车人的投票倾向;
  2. 准备谷歌街景的照片,200 个不同城市,共50,000,000 张;
  3. 让AI算法自动将街景照片对应到已经分类好的车型上,这个算法的原理和无人汽车识别道路指示牌的原理是一样的;
  4. 统计识别出来的车型数据,对应到不同的城市,得出结果。

虽然其他学术项目早已开始使用人工智能挖掘谷歌街景来获取社会创见的见解,如街道变化,但是此项目值得注意是因为在整个过程中,AI软件处理了大量图像。

  1. 新方法直接使用网上公开的数据,谷歌街景是免费的,AI算法也有现成的,这篇论文也能免费下载到;
  2. 人工标注那些汽车可能比较花时间,但标注完可以重复利用,也不会要几个月的时间才能完成这个任务。人工智能算法可以说是秒出结果,而且即便搞错了,重来的成本也很低;

【编辑推荐】

奥门新萄京娱乐场17755 4谷歌街景:旧金山居民区,图片版权:谷歌街景

我们看到这样的方法将本来只能用于个体的知识,扩展(Scaling)到更大范围的群体。

在斯坦福大学计算机视觉科学家Timnit Gebru的带领下,研究人员使用软件分析了近五千万幅街景和位置数据的图像。他们的目标是找到可用于预测邮政编码和分区(通常包含大约1000人)水平的人口统计数据。

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