據(jù)外媒報道，根據(jù)自然科研旗下《科學報告》18日發(fā)表的一項研究，英國正在采用人工智能(AI)分析社會問題。帝國理工學院團隊研發(fā)了一種能分析公開街道圖像數(shù)據(jù)的深度學習計算機方法，可以用于檢測城市社會、經(jīng)濟、環(huán)境和健康方面的不平等情況。
研究人員認為，諸如倫敦等大城市，存在大量不平等現(xiàn)象，而詳細的數(shù)據(jù)測量對于制定、評估那些減少不平等的政策來說非常重要。但是只有少數(shù)國家擁有能進行實時測量、鏈接全面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)集。
為此，英國帝國理工學院科學家艾薩拉?蘇爾及其同事利用深度學習方法訓練了一種計算機程序，該程序通過可公開獲取的街道圖像和政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)，能檢測英國四大主要城市(倫敦、伯明翰、曼徹斯特和利茲)的不平等情況。經(jīng)過525860張倫敦城市圖像(對應156581個郵政編碼)的訓練后，再用1%的西米德蘭茲郡、大曼徹斯特郡和西約克郡圖像進行微調(diào)，該程序?qū)α硗馊鞘蓄A測結果的準確度就能與倫敦不相上下。
研究團隊假設城市以及城市生活的一些特征(如住房質(zhì)量和生活環(huán)境)擁有計算機可識別的直接視覺信號，這些信號包括建筑材料和失修情況、汽車或當?shù)厣啼?。結合政府對該城市住房條件、平均收入或死亡率和發(fā)病率等結果的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這些圖像被用來訓練計算機程序，以檢測沒有統(tǒng)計數(shù)據(jù)的城市中的不平等情況。
研究人員發(fā)現(xiàn)，這一計算機程序最善于識別生活環(huán)境和平均收入方面的差異；而最不善于識別犯罪和自我報告的健康狀況的差異。
筆者認為，在這項技術方案中，相比于以前通過人工智能來實現(xiàn)對人臉、車牌等目標的分析，這次可通過計算機視覺采集和分析的對象變成了房屋（建筑材料和失修情況）、商鋪等，而這也相當于是將人工智能用于城市環(huán)境分析等社科類應用的嘗試，也是作為政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)的有效補充。
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