[科技界] 美国科学家训练AI，用路上车辆判断人们的政治立场

ai大数据和深度学习的结合会给人带来什么惊喜？

最近，斯坦福大学的一组科学家开发了一个ai人工智能模型，通过对谷歌街景图像数据的训练，可以准确判断每个地理区域的社会结构。

比如通过看人们驾驶的车辆的型号和品牌，研究人员的深度学习网络模型可以判断这个社区的种族、政治观点和经济构成。

该ai模型采用卷积神经网络方法，可以进行深度学习，并通过数据和图像的训练，让ai建立街景图像元素与社会构成的关系。

首先，该人工智能模型对采集的图像进行分类和识别。培训期间，将车辆等车辆分类为2657种，两周内处理5000多万张街景图像。这些图片来自美国200多个城市，图片中有2200多万辆个人车辆。

然后将这一结果与被调查地的民族构成、政治立场等相关属性联系起来，找出相关性。为了提高分析的准确性，科学家们还与美国社区调查(acs)的准确数据进行了比较。

研究人员表示，ai模型的分析结果显示，一个城市的汽车和皮卡数量可能反映出该城市的民主党支持者或共和党支持者是否更多。城市的车多了，民主党支持者就多了；皮卡多了，共和党支持者就多了。