比如通過查看人們駕駛的車輛型號品牌等，研究者的深度學習網絡模型就能夠判斷出這一社區的種族、政治觀點和經濟的構成。
此AI模型采用卷積神經網絡方法，能夠進行深度學習，并通過數據和圖像的訓練，讓AI構建街景圖像元素和社會組成之間的關系。
首先，此AI模型將收集來的圖像進行分類識別，其在訓練期間將車輛等交通工具分類成2657種，并在兩周內處理了超過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。
然后將這份結果與調查來的各地種族構成、政治立場和其他相關的屬性相聯系，找出相關關系。為了提高分析的準確性，科學家還通過與美國社區調查（ACS）的準確數據進行對比。
研究人員表示，AI模型的分析結果顯示，一座城市的小轎車和皮卡車輛的數量，可能反應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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