Umělá inteligence nad Google Street View

Algoritmy se naučily v každém z více než 50 milionů fotografií rozpoznat značku, model a rok výroby automobilu.

Výsledky voleb lze odhadnout podle aut. Fei-Fei Li, ředitel laboratoří umělé inteligence na Stanfordu, Timnit Gebru z Microsoft Research a jejich kolegové předvedli, co všechno lze získat z veřejně dostupných dat. Pomocí strojového učení vytrénovali algoritmy, aby z fotografií Google Street View dokázaly odhadnout převažující politický profil obyvatel dané oblasti.
Hlavním využitým zdrojem informací se stala značka aut („jste tím, co řídíte“), nicméně jistě by si šlo všimnout i jiného prvku a z něj odvozovat další sociodemografické charakteristiky. Jistě by se tak daly ušetřit hromady peněz, které se jinak vynaklaádají za všemožné dotazníkové průzkumy a sčítání lidu, i když autoři výzkumu pokládají svůj přístup spíše za doplnění než za nahrazení klasických statistických šetření. Navíc výsledky klasických průzkumů bývají zveřejňovány se zpožděním a provádějí se jednou za x let; takhle by šlo výsledky aktualizovat podle potřeby (respektive stejně jako Google Street View).
Algoritmy se naučily v každém z více než 50 milionů fotografií z více než 200 amerických měst rozpoznat značku, model a rok výroby každého automobilu vyrobeného po roce 1990. To samo o sobě bylo docela náročné, protože fotografie na Street View jsou pořizovány pod různými úhly a vozy bývají často viditelné jen částečně; Fei-Fei Li se ovšem současně zabývá i počítačovým viděním. V další fázi se značky automobilů korelovaly proti známým výsledkům amerických prezidentských voleb a dalšími demografickými daty (složení obyvatelstva podle rasy, vzdělání, příjmů…).
Podle studie publikované v Proceedings of the National Academy of Sciences se závislosti mezi automobily a charakterem čtvrti ukázaly být jednoznačné a celkem jednoduché (kde sedany převládají nad pick-upy, bude okrsek na 88 % hlasovat pro demokraty, v opačném případě na 82 % pro republikány apod.). Kritici výzkumu na počátku argumentovali, že snímky Street View se pořizují v různých denních časech, lidé auty jezdí do práce a zase domů, takže data kvůli tomu budou plná šumu. Nicméně auta Googlu fotografující pro Street View obvykle jezdí ráno, aby ulice byly co nejprázdnější. Navíc nějaké informace lze vyčíst i z toho, jak je v jednotlivých oblastech doprava zahuštěná.
Jako nový směr výzkumu navrhují autoři využití příslušných informací o automobilech (kolik jich kde stojí apod.) rovněž k optimalizaci dopravy.
Zdroj: TechXplore.com

EPIC211682544b: planeta o hmotnosti Uranu, ale s 4krát větší hustotou

Během kampaní 5 a 16 objevil kosmický dalekohled Kepler exoplanetu s označením EPIC211682544b. Její oběžná …

Používáme soubory cookies pro přizpůsobení obsahu webu a sledování návštěvnosti. Data o používání webu sdílíme s našimi partnery pro cílení reklamy a analýzu návštěvnosti. Více informací

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close