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AI解密街景圖 經濟民生睇真啲
By 信報財經新聞 on January 3, 2018
原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat創科鬥室」
研究團隊花了兩周時間，就以AI處理了5000萬張汽車圖像，改以人手則要15年。（法新社資料圖片）
一個城市擁有的私人汽車價格及出行紀錄，跟城市的經濟民生有何關係？美國史丹福大學最近透過人工智能（AI）技術分析Google街景照片，並把圖像中的汽車細分為不同類別，藉此分析和比較美國不同區域的居民特性。
透過汽車預測居民收入
過往曾有研究人員以Google街景圖片進行相關研究，惟今次史丹福大學的分析範圍極廣，涉及超過5000萬張Google街景及2200萬輛汽車圖片，這些汽車被分成超過2600種不同類別，以製造商、型號、郵政編碼及投票區等條件區分，研究人員再把有關訊息與其他數據連結，用以預測美國各區居民的收入、種族和教育水平的變化、該區污染程度，甚至投票意向等。
研究結果顯示，紐約市的汽車價格貴絕全國，三藩市進口車品牌比例最高，芝加哥則為收入最懸殊的城市，貴價及廉價汽車的擁有量呈兩極化。根據汽車屬性分析發現，美國最環保的城市是佛蒙特州伯靈頓，人均碳足跡最高的城市為懷俄明州的卡斯帕爾。
僅用兩周完成自動分類
要令電腦自動為汽車影像分門別類，有關的AI軟件須先經人類訓練。研究中心為此招募了數百名外判工，以人手從數百萬照片中，把汽車分類並建立資料庫。
部分人只須在網上簡單分類圖片，惟當中亦有汽車專家介入，他們能夠從車尾燈的微細差別，判斷同一牌子汽車的出產年份。
當汽車資料庫建成後，AI即可為5000萬張汽車圖像自動分類，僅需兩周時間便完成。同一任務若以人手處理，以一張圖像花10秒計算，整個項目需要15年時間。
是次研究的負責人Timnit Gebru認為，以AI分析圖像的做法，可彌補傳統研究的不足，有助從數據找出社會問題。
[English Version]
AI mines Street View images for insights into US cities
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