Каталог статей

A. І. передбачає, як ви проголосуєте, дивлячись на місце вашого проживання на Google Street View

Штучний інтелект передбачає, як ви проголосуєте, дивлячись на місце вашого проживання на Google Street View

Функція перегляду вулиць на Картах Google – це чудовий спосіб дослідити навколишній світ, але чи може вона розповісти про ваш район більше, ніж ви думаєте? Це цілком можливо, свідчить нове дослідження, проведене в Стенфордському університеті. Дослідники комп’ютерних наук продемонстрували, як штучний інтелект з глибоким навчанням може переглядати зображення на Google Street View і робити висновки про такі питання, як політичні уподобання певної місцевості – просто дивлячись на припарковані на вулиці автомобілі.

“Ми хотіли показати, що корисну інформацію можна отримати з зображень, так само, як люди роблять це з соціальними мережами або іншими текстовими даними”, – розповів Digital Trends Тімніт Гебру, один з провідних дослідників, що працювали над документом. “Деякі асоціації між автомобілями і політикою або автоперегонами були інтуїтивно зрозумілі, але все одно дивно, що ми змогли виділити їх з наших даних”.

Нейронна мережа глибокого навчання була навчена на наборі даних з більш ніж 50 мільйонів зображень Google Street View з різних міст. Потім ці дані були порівняні з даними наземного перепису населення, щоб допомогти алгоритму встановити правильні зв’язки між расою, освітою, доходом і уподобаннями виборців, а також маркою, моделлю і роком випуску кожного автомобіля, випущеного з 1990 року. Штучний інтелект виявив низку інтригуючих фактів, таких як той факт, що якщо кількість седанів у районі перевищує кількість пікапів, існує 88-відсоткова ймовірність того, що виборці на цій дільниці проголосують за демократів. На вашій вулиці більше пікапів, ніж седанів? Це означає, що з ймовірністю 82% ви перебуваєте на території республіканців.

Хоча Google навряд чи найближчим часом додасть “демографічні характеристики ймовірного виборця” в якості інструменту в Street View, дослідження демонструє, наскільки вражаючим є сучасний ШІ – не тільки в ідентифікації об’єктів, але і в отриманні дієвих висновків з цієї інформації. Як зазначає Гебру, подібні дослідження можуть бути використані для вивчення таких речей, як зв’язок між районами і станом здоров’я або рівнем забруднення.

Стаття з описом роботи “Використання глибокого навчання і Google Street View для оцінки демографічного складу районів по всій території США” була нещодавно опублікована в журналі “Proceedings of the National Academy of Sciences”.

Рекомендації редакторів

Source: digitaltrends.com

Exit mobile version