利用 AI 进行政治普查 :卷积神经网络几星期就把 15 年
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最近,一组科学家开发一个AI模型,利用 AI 进行政治普查 ,它可以透过Google街景照片去準确判断该区域的社区趋势。该模型通过观察我们驾驶的汽车,让研究人员可以準确地分析出该特定社区的种族、政治及经济构成。

研究由史丹福大学的科学家进行,使用称为卷积神经网络(CNN)的AI训练方法。首先需创建一个由人类检查的“金标準”图像集,用于教计算机如何自行分类新图像。而在这个情况中,机器被教导去寻找车辆,并将汽车的图像分成2,657个细粒度类别。



AI在两週内处理了来自美国200多个城市的5000万张图片,研究了超过2200万辆个人车辆的分类。而结果用于通过邮政编码或分区查找各个地区的种族构成,政治倾向和其他普查式人口统计。为确保系统的準确性,科学家将他们的结果与美国社区调查(ACS)的结果进行了比较。

研究人员在该项目的白皮书中表示:在计算轿车和轻便客货车时,通过一个城市的驾驶,可以準确地判定特定城市中的政治取向。如果有较多的轿车,它可能倾向投给民主党(88%的机率);如果有较多的轻便客货车,它可能倾向投给共和党(82%的机率)。

虽然研究人员的CNN模式不能代替实际的普查,但它显示了AI能够提供可管理数据的能力。而将机器学习的图像识别能力及验证信息的数据库相结合,将会是人工智能的下一个重要挑战之一。

到目前为止,开发者们已经教会了计算机如何以近似人类的方式来看待世界。儘管现时的AI,并未称得上完美,但是AI在理解图像中特定车辆模型之间的细微差别方面,其实可能比一般人更好。而且,它能在几个星期内完成了工作,但同样的任务让人来做可能需要大约15年的时间。

事实上,我们正逐渐迎来AI比人类更能看到世界及我们人类的差异的那一天。

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