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上海汽车报海外|Global 谷歌街景背后的“大阴谋” 北美车展:明珠不蒙尘

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能预测大选结果,能勘查贫富差距

谷歌街景背后的“大阴谋”

□ 本报记者 李修惠综合外媒

你有没有经历过“嘴上说着不要,身体却很诚实”的时刻?譬如,嚷嚷着要减肥,却伸手拆了一袋薯片;定下了一长串书单,却舍不得放下手机……

这种“口是心非”在无形之中给社会调研工作造成了极大的阻碍。2016年的美国大选就是最好的例子,虽然当时大部分民调结果显示希拉里领先,但最终入主椭圆形办公室的却是特朗普。

但是,谷歌却利用自己的街景功能正确预测到了投票结果。近日,斯坦福大学视觉实验室在《美国科学院院报》(PNAS)上发表了一篇“人工智能在人口统计学中应用”的论文。研究人员通过算法分析了5000万张谷歌街景中的汽车信息,以此来了解相应社区以及城市的政治、经济情况。

出卖你的是汽车

没错,出卖选民真实想法的正是他们的汽车。

10年前,美国记者杰伊·兰姆撰写过一本畅销书《人如其车》(You Are What You Drive)。兰姆称,通过一个人的汽车能够推断出他的一些社会属性和性格:开沃尔沃的人往往措辞谨慎,十分注重政治正确;喜爱美式肌肉车的人有着强烈的“车型忠诚度”,而且对雪佛兰品牌有极大的好感。

斯坦福大学视觉实验室最近披露的这项研究再度验证了“人如其车”的结论。这项研究由谷歌人工智能与机器学习领域的首席科学家李飞飞领导,实验室选择了美国200个人口最密集的城市,通过建立人工智能算法来识别在5000万张谷歌街景中出现的车辆信息。

为了提高算法判断的准确性,斯坦福大学从Edmunds.com等汽车销售网站中获取了1.5万辆汽车的细节照片,建立了从1990年开始销售的所有车型数据库。“收集和标注车辆的微小差别是研究中最痛苦的环节。”项目组成员蒂姆尼特·格布露称:“2007年和2008年的本田雅阁之间的差异只是尾灯造型上一些几乎难以察觉的变化。一旦完成车辆标注,后面的工作就顺畅多了。”

2周 V.S. 15年

数据库建立后,人工智能算法仅花费了两周的时间就完成了对5000万张图像中22万辆汽车按照品牌、型号和年份进行分类工作。如果只让一个人来分类,需要花费15年时间才能完成。

斯坦福大学视觉实验室用整理好的数据与当前最全面的人口数据库、美国社区调查和总统选举投票数据进行了比较,发现汽车、人口统计学和政治倾向之间存在着简单的线性关系。

例如,如果一个社区的轿车数量远大于皮卡数量,那么该地区有88%的可能性会投票给民主党。如果皮卡的数量大于轿车,则该选区投票给共和党的可能性是82%。

研究还发现,在美国,最环保的城市是佛蒙特州,而芝加哥是贫富差距最悬殊的城市,昂贵的跑车和廉价车辆都拥堵在街头。纽约则成为人均车辆价格最高的城市。

通过公开并定时更新的谷歌街景数据,人工智能算法可以接近实时地生成分析结果,在节省调查费用的同时提高效率。研究人员表示,这套算法可以为当前的人口统计调查提供更及时和持续的补充。美国每年花费在上门社区调查方面的费用高达2.5亿美元。但结果和实际情况之间有两年,甚至更久的延迟,小城市和农村地区情况更糟。

最理解人类的是AI

其实,早在斯坦福大学研究之前,就有网友想到了用谷歌街景照片来对城市进行研究。有人在社交网站Reddit上抛出了一个问题:“你能在谷歌街景上找到的最脏乱差、最危险的街区有哪些?”这一问题吸引了3341名网友前来回答,最终斯洛伐克的Luník IX街区成为票选最多的街区。在那个时候,用户只能自发地寻找图片来进行比较。随着人工智能与图像识别技术的发展,算法开始逐步引入到对谷歌街景的分析中。

去年5月,哥伦比亚大学也开发了一套计算机视觉系统,能够测量谷歌街景中街区建筑的外观变化,并得出建筑外观和社区教育,以及与人口密度有直接关联的结论。

在解决商业问题和社会问题方面,人工智能结合大数据已经被证明是一种极其高效的研究方法。李飞飞表示:“这套计算机视觉技术系统可以帮助我们理解社会如何运作、人们需要什么,以及如何改善生活。譬如,监测二氧化碳水平和缓解交通堵塞,我相信潜力将会非常巨大。”

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