https://bodybydarwin.com
Slider Image

L’AI pot esbrinar la política d’un lloc mitjançant l’anàlisi de cotxes a Google Street View

2020

Les imatges de Google Street View estan farcides de cotxes. Aquesta és una veritat senzilla i per a vianants i una que els investigadors en intel·ligència artificial han aprofitat per fer una cosa sorprenent. Analitzant el tipus de cotxe, van poder fer prediccions sobre la informació demogràfica de la gent de les ciutats que estudiaven.

Per exemple, l'equip, en gran part de la Universitat de Stanford, va analitzar si van veure més camions de recollida o berlines en una ciutat determinada. Amb un major nombre de camioners, l’àrea urbana tenia un 82% de probabilitats de votar republicà i, amb més berlines, hi havia un 88 per cent de probabilitats de votar demòcrata.

Els sistemes d’intel·ligència artificial brillen quan triguen quantitats sorprenentment grans de dades i, a continuació, fan prediccions sobre el que hi veuen. En aquest cas, aquestes dades es van presentar en més de 50 milions d’imatges a 200 ciutats de Google Street View. A partir d’aquí, els investigadors van utilitzar una tècnica de reconeixement d’objectes per escollir cotxes d’altres objectes de les imatges. Aleshores van haver de classificar aquests vehicles, un total de 22 milions, representant el 8 per cent de tots els automòbils nord-americans, per marca, model i any. Per fer-ho, van entrenar una eina d’IA anomenada xarxa neuronal per identificar-les. (Concretament, van utilitzar una xarxa neuronal convolutiva, que és coneguda per ser bona per manejar imatges.)

La xarxa neuronal va passar pels 50 milions d’imatges en només dues setmanes. Això hauria pres una persona desafortunada al voltant de 15 anys, segons un nou estudi sobre la investigació publicada a la revista PNAS.

Els autors de l'estudi també van haver d'esbrinar com es va associar el tipus de cotxe amb factors com la inclinació política de la zona i altra informació demogràfica. Per això, van utilitzar l’anàlisi de regressió, una eina matemàtica i estadística, per veure com el tipus de vehicle es correlaciona amb la informació que van obtenir de les dades de votació i el cens.

En definitiva, el que van aprendre va ser "sorprenentment exacte", afirma Timnit Gebru, primer autor de l'estudi i anteriorment investigador del Laboratori d'Intel·ligència Artificial de Stanford. Per exemple, el seu sistema preveia que Casper, Wyoming, era republicà. Així ho avalen els resultats de les eleccions presidencials del 2008, que l'equip va utilitzar com a indicador del món real.

Tanmateix, adverteix que el seu sistema no era tan precís que pot substituir la realització d’un cens, encara que en pogués complementar. O bé, als països pobres amb recursos, un mètode com aquest podria ser útil per recopilar informació demogràfica sense costos d’un cens complet.

Però la imatge més gran és més que les imatges de cotxes i les prediccions sobre històries de vot. Gebru diu que l’estratègia representa un nou tipus d’eina que els científics socials poden aprofitar fent anar les tècniques d’IA soltes en una gran quantitat de dades, com les imatges de Google Street View. I no cal centrar-se en els cotxes i la política, és clar; En canvi, els investigadors podrien mirar els arbres, per exemple, i la salut pública, segons Gebru. Tampoc ha de ser només imatges de carrers: es podrien filtrar fotografies de satèl·lit.

Al final del dia, el fet de tenir un sistema d’AI ho farà és que siguin ordres de magnitud més eficients que fer-ho només amb globus oculars humans.

Com agafa forma un floc de neu

Com agafa forma un floc de neu

Les cerveseries artesanes d’Amèrica es troben en una croada mediambiental

Les cerveseries artesanes d’Amèrica es troben en una croada mediambiental

Protegeix la teva privadesa en línia amb aquestes extensions del navegador que protegeix les dades

Protegeix la teva privadesa en línia amb aquestes extensions del navegador que protegeix les dades