比如通過查看人們駕駛的車輛型號品牌等，研究者的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)模型就能夠判斷出這一社區(qū)的種族、政治觀點和經(jīng)濟的構(gòu)成。
此AI模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，能夠進行深度學(xué)習，并通過數(shù)據(jù)和圖像的訓(xùn)練，讓AI構(gòu)建街景圖像元素和社會組成之間的關(guān)系。
首先，此AI模型將收集來的圖像進行分類識別，其在訓(xùn)練期間將車輛等交通工具分類成2657種，并在兩周內(nèi)處理了超過5000萬張街景圖像。這些圖像來自美國200多個城市，圖中有超過2200萬臺個人車輛。
然后將這份結(jié)果與調(diào)查來的各地種族構(gòu)成、政治立場和其他相關(guān)的屬性相聯(lián)系，找出相關(guān)關(guān)系。為了提高分析的準確性，科學(xué)家還通過與美國社區(qū)調(diào)查（ACS）的準確數(shù)據(jù)進行對比。
研究人員表示，AI模型的分析結(jié)果顯示，一座城市的小轎車和皮卡車輛的數(shù)量，可能反應(yīng)這座城市究竟是民主黨支持者多還是共和黨支持者多。如果這座城市有更多的小轎車，則民主黨支持者多；如果皮卡車輛多，則共和黨支持者多。
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