斯坦福大學的科學家團隊近日開發了一種AI人工智能模型，能夠通過谷歌街景View圖像數據的訓練來準確地判斷各個地理區域的社會結構組成。比如通過查看人們駕駛的車輛型號品牌等，研究者的深度學習網絡模型能夠判斷這一社區的種族、政治觀點和經濟構成。
卷積神經網絡的方法構造的這一AI模型能夠進行深度學習，通過數據和圖像來訓練讓AI構建街景圖像元素和社會組成觀察的聯系。將圖像分類并進行分析，這一AI在訓練期間將車輛和載具分類成2657種，經過兩周的學習AI模型處理了超過5000萬張街景圖像，來自美國200多個城市，超過2200萬臺個人車輛。這份結果用來分析各地的種族構成，政治立場和其它相關的社會屬性。為了提高分析的準確性，科學家還通過與美國社區調查（ACS） 的正準確數據進行對比。
在項目白皮書中研究人員稱“我們發現一座城市的小轎車和皮卡車輛的數量對比，可能反映這座城市究竟是民主黨還是共和黨的支持者，如果這座城市更多小轎車，他們會更偏向為民主黨投票（88%幾率），而如果其皮卡數更多，則更偏向投給共和黨（82%）”……
本站內容除特別聲明的原創文章之外，轉載內容只為傳遞更多信息，并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題，請及時通過電子郵件或電話通知我們，以便迅速采取適當措施，避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話：010-82306118；郵箱：aet@chinaaet.com。