| 0 |
|
Как и для людей, для компьютеров основными способами постижения мира являются чтение и наблюдение. Текст более доступен для машинного интеллекта, поскольку слова образуются из фиксированного набора элементов — букв (или иероглифов). Неупорядоченность визуальной информации предъявляет значительно более высокие требования к компьютерам, алгоритмам распознавания и анализа, но прогресс технологий существенно улучшил ситуацию в этой области в последние годы.
Некоторое представление об открывающихся при этом перспективах может дать проект Стэнфордского университета, в котором интеллектуальный алгоритм проанализировал 50 млн панорам Google Street View, выявил на них 22 млн автомобилей и классифицировал их по 2600 характеристикам, таким как модель, производитель, принадлежность к муниципальному округу и избирательному участку.
На всё это системе потребовалось лишь пара недель (и тренировочный массив из миллиона снимков, к классификации которых были привлечены сотни волонтёров и специалистов по автомобилям). В исполнении эксперта-человека, тратящего на один снимок 10 секунд, анализ 50 млн изображений растянулся бы на 15 лет.
Однако скорость — не главное достижение проекта, о ходе реализации которого рассказывалось в нескольких статьях: последняя из них вышла в Трудах Национальной Академии Наук (PNAS) в ноябре 2017 г.
Самая примечательная заслуга команды под руководством Тимнит Гебру (Timnit Gebru) состоит том, что полученный массив данных им удалось связать с социоэкономической и экологической информацией. Выявленные тенденции и корреляции позволили делать правдоподобные оценки, например локальных уровней загрязнения атмосферы или предпочтений избирателей, среднего уровня персонального дохода и образования, расового состава населения.
Сведения о расходе топлива разными марками машин позволили системе определить лучший и худший города США по выбросу углекислого газа на душу населения: Берлигтон (штат Вермонт) и Каспер (штат Вайоминг). Чикаго лидировал по уровню классовой сегрегации, а для Джексонвилля во Флориде характерна наиболее равномерная в США смесь дорогих и дешёвых марок автомобилей. Нью-Йорк это город самых дорогих машин, Эль Пасо — «столица» хаммеров, а в Сан-Франциско самая высокая в стране доля иномарок.
Данные Google Street View и раньше использовали для исследований факторов, определяющих развитие города, этнические процессы в локальных сообществах, состояние общественного здоровья, но Стэнфордский проект стоит особняком по масштабам и тщательности анализа.
Ожидается, что роль таких технологий будет расти по мере распространения самоуправляемых автомобилей со множеством встроенных видеокамер, на фоне снижающейся активности людей по участию в социологических опросах.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
