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可以对社区投票模式作出准确的预测,开车 AI 政

文章作者:关于我们 上传时间:2019-10-03

人工智能算法(Artificial Intelligence Algorithms)能让无人汽车主动识别道路指示牌、行人车辆、道路标线等视觉信息,使用这些信息自动行驶。不过我们换个角度,如果汽车是被识别的对象,会得到什么有趣的结果呢?

作者:郑芳宇班级:1602015学号:16020150082

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谷歌街景(Google Street View)让你坐在家里就能漫步于城市,拍摄用的街景车差不多是一个头顶安装了360度相机的汽车。有些人用谷歌街景旅行,有人用它规划假期路线,有人做了“猜街景”的游戏。而斯坦福的AI工程师则尝试用它预测美国的投票情况。

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。

【嵌牛导读】:开车暴露身份,李飞飞团队用 AI 洞悉小区居民的政治倾向

第一步:部署Google街景车辆。第二步:AI分析图像并更新地图。

99696大富豪棋牌 2Google 街景车,图片来源:Pixabay

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【嵌牛鼻子】:开车 AI 政治倾向

放大手机上的Google地图应用,最终可以看到建筑物的形状。你可以感谢人工智能帮助创建像这样的场景

并不是所有AI都在为应用程序做的事情。近年来,该公司已更多地转向机器学习,以自动密切关注世界不断变化的地理位置,然后更新其在地图上的反映方式。

事实上,谷歌在2015年左右达到了一个拐点,当时它意识到必须改变其保持地图更新的策略,据两位专门与大众科学公司谈话的谷歌地图工作人员表示。Google地图工程总监Andrew Lookingbill将这一时刻描述为“顿悟”。

在200多个国家/地区更新地图很难实现,因此团队不得不从制作地图转向更多元素。“我们需要开始制作制作地图的机器,”Lookingbill解释道。

发生这种情况的方法是通过机器学习算法,这些算法足以拍摄图像 - 就像那些街景汽车或卫星生成的图片 - 从中​​提取所需信息,然后更新地图。该信息可能是诸如道路名称,门牌号或从上方看到的建筑物形状等数据。谷歌之前已经吹嘘过这个话题:2017年的博客文章描述了他们在法国创建一种可以读取街道名称的算法,并提到像这样的算法可以更新地图上的地址。

想象一下,有人建造了一所新房子,还有一辆街景车。“这可能最终会在我们的地图中被搜索,而人类不会在内环中,或者不得不对此做任何事情,”Lookingbill补充道。人工智能分析图像和更新地图的过程就是他所说的“迈向地图变得自我修复的第一步”。

他说,创建建筑大纲是一项任务,其中更好的人工智能大大加快了速度。机器学习算法可以查看卫星图像,然后在Google地图上绘制建筑物的形状。由于这一点,“我们能够将我们在全球范围内建模的建筑数量增加一倍,”戈斯比尔说。这发生在一年的过程中。“为了达到规模感,”他补充说,“我们之前拥有的所有建筑都花了我们十年的时间来绘制地图。” Google在今天发布的博客项目中触及了这一点,该博客项目描述了之前算法创建的构建大纲看起来像“模糊”的方式(帖子还解释了制作地图的一般步骤和数据源)。

其他仍处于“新生”阶段的工作涉及使用AI在地图上根据分析的图像创建新的道路。肖尔比说,“道路综合”让他们“实际上试图根据图像找出我们在地图上没有的道路几何形状。”

对于人工智能算法来说,如创建建筑物轮廓或绘制新的道路,它会使用像自上而下的卫星数据这样的图像; 为了提取街道名称,门牌号码和商业名称等信息,该公司依靠街景。

当然,谷歌地图不是镇上唯一的游戏:我们在6月份注意到苹果正在自己的应用程序中创建更详细的地图,并且当你今年秋季更新到iOS 13时,你会看到体验的变化。

更重要的是,机器学习算法可以训练数据然后完成任务,有时候是超人级,在科技界很常见。这可能涉及一些平凡的东西,例如Yelp使用AI来分析和组织其用户上传的披萨和炸玉米饼图片。人工智能并不仅仅能识别图像中的内容:它还可以执行各种其他操作,例如玩游戏和赢得游戏,无论是扑克,还是魔方。

99696大富豪棋牌,美国人拥有私家车的比例很高,除了可以用来判断主人的富裕情况外,汽车也能判断一个人的政治观点和投票倾向。比如,买轿车的人倾向于投票给民主党,而买皮卡的人倾向于投票给共和党。

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。

【嵌牛提问】:驾驶汽车的类别、品牌与政治倾向之间存在什么关系?

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。

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。

【嵌牛正文】

99696大富豪棋牌 4谷歌街景:旧金山居民区,图片版权:谷歌街景

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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