一些衡量不平等的方法可以从图像中推断出来。图片来源：TangMan Photography

本报讯 社会和经济不平等问题没有简单的解决办法，但现在可以利用一种系统，从街道图像中自动检测到不平等的迹象。相关成果日前发表于《科学报告》。

英国伦敦帝国理工学院的Esra Suel及同事利用政府统计数据和谷歌街景拍摄的公共图像，对人工智能进行了培训，以发现该国4个城市的不平等迹象。

研究人员利用伦敦156581个邮政编码的525860张图像对人工智能进行了训练，并将该地区的收入、健康、犯罪、住房和生活环境的统计数据包括进来。其中，1/5的数据被保留下来，以测试该算法的估测结果与伦敦不平等分布实际情况的匹配程度。

研究发现，人工智能在发现生活环境质量和平均收入差异方面最为成功。在一项统计测试中，人工智能的预测结果与真实数据的匹配程度为0.86分（完全重合得分为1）。

在预测犯罪率和自我报告健康状况的差异方面，该方法最不成功，得分为0.57分和0.66分。

随后，研究团队利用人工智能对伯明翰、曼彻斯特和利兹进行了同样的估测，并对在这些城市收集的其他一些图像进行了微调。其得分为0.68、0.71和0.66。

Suel介绍说，生活环境的一些特征，如污染和年久失修的迹象，与算法能识别的视觉元素直接相关，但其他特征就没那么明显了。“通常被认为不安全的东西不一定与实际犯罪率相关。”

街道图像或是监测减少不平等政策成功与否的一个有用工具，因为它们比一些政府调查或人口普查数据更新得更频繁。

Suel团队现在计划训练该算法，以检测发展中国家城市中的不平等迹象。这些国家的统计数据没有那么广泛可用，利用街道图像进行监测或是一种更加简单、高效的办法。（徐徐）

相关论文信息：

DOI: 10.1038/s41598-019-42036-w