Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
Можно ли предсказать голосование по фотографии? А если это панорамная фотография?
Исследователи из Стенфордского университета проанализировали 50 миллионов фотографий из Google Street View [1]
и научились определять типы автомобилей и, соответственно, предсказывать голосования в местах где они сделаны.
Всего система умеет предсказывать с высокой точностью уровень доходов, расовые признаки, образование и привычки в голосовании с детальностью до почтового индекса (ZIP кода).
Все это социологам и в России на заметку, кроме Google Street View в России ещё есть Яндекс Панорамы и алгоритмы позволили бы провести реальные исследования устройства российского общества.
Подробнее об исследовании [2]
Ссылки:
[1] https://www.nytimes.com/2017/12/31/technology/google-images-voters.html
[2] http://www.pnas.org/content/114/50/13108.full.pdf
#opendata #data #algorithms
Исследователи из Стенфордского университета проанализировали 50 миллионов фотографий из Google Street View [1]
и научились определять типы автомобилей и, соответственно, предсказывать голосования в местах где они сделаны.
Всего система умеет предсказывать с высокой точностью уровень доходов, расовые признаки, образование и привычки в голосовании с детальностью до почтового индекса (ZIP кода).
Все это социологам и в России на заметку, кроме Google Street View в России ещё есть Яндекс Панорамы и алгоритмы позволили бы провести реальные исследования устройства российского общества.
Подробнее об исследовании [2]
Ссылки:
[1] https://www.nytimes.com/2017/12/31/technology/google-images-voters.html
[2] http://www.pnas.org/content/114/50/13108.full.pdf
#opendata #data #algorithms
Nytimes
How Do You Vote? 50 Million Google Images Give a Clue
Artificial intelligence is making it possible for Street Views to be mined for insights about the economy, politics and human behavior — just as text mining has done for years.
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
В последние месяцы у меня было много разговоров о том как государство использует или могло бы использовать данные, современные алгоритмы и, в будущем, искусственный интеллект.
Более всего, разумеется, упоминаются самые благие начинания - от повышения эффективности бюрократического аппарата, до повышения качества работы с госфинансами.
Но самые масштабные, самые серьёзные, самые масштабные области применения, конечно же совершенно в другом. Они в обработке бесконечного объёма данных с возможностью отслеживания любых действий каждого человека.
Правительство США в рамках программы IARPA финансирует две исследовательские программы Finder [1], Alldain Video [2] и Deep Intermodal Video Analytics (DIVA) [3].
Finder - это программа по извлечению геолокационных данных из фотографий без соответствующей информации в EXIF. Например, если пользователь запретил публиковать геоданные.
Alladin Video - это извлечение знаний/данных из видеозаписей на популярных видеохостингах. Это распознавание лиц, объектов, событий,
DIVA - это распознавание лиц и активности для потокового видео (в основном камер наблюдения) с автоматическим направлением уведомлений о событиях.
Отличие США от других стран лишь в лучшей организации научной составляющей этой работы, в остальном же важный интерес всех более менее крупных (богатых) государств не в оптимизации системы управления, а в тотальной слежке.
Ссылки:
[1] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/finder
[2] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/finder
[3] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/diva
#data #algorithms
Более всего, разумеется, упоминаются самые благие начинания - от повышения эффективности бюрократического аппарата, до повышения качества работы с госфинансами.
Но самые масштабные, самые серьёзные, самые масштабные области применения, конечно же совершенно в другом. Они в обработке бесконечного объёма данных с возможностью отслеживания любых действий каждого человека.
Правительство США в рамках программы IARPA финансирует две исследовательские программы Finder [1], Alldain Video [2] и Deep Intermodal Video Analytics (DIVA) [3].
Finder - это программа по извлечению геолокационных данных из фотографий без соответствующей информации в EXIF. Например, если пользователь запретил публиковать геоданные.
Alladin Video - это извлечение знаний/данных из видеозаписей на популярных видеохостингах. Это распознавание лиц, объектов, событий,
DIVA - это распознавание лиц и активности для потокового видео (в основном камер наблюдения) с автоматическим направлением уведомлений о событиях.
Отличие США от других стран лишь в лучшей организации научной составляющей этой работы, в остальном же важный интерес всех более менее крупных (богатых) государств не в оптимизации системы управления, а в тотальной слежке.
Ссылки:
[1] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/finder
[2] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/finder
[3] https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/diva
#data #algorithms
www.iarpa.gov
Finder
The Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) invests in high-risk/high-payoff research programs that have the potential to provide our nation with an overwhelming intelligence advantage over future adversaries.
👍1
Forwarded from Ivan Begtin (Ivan Begtin)
На Medium статья из Washington Post о использовании Amazon Rekognition System для распознавания лиц полицией [1], с большим числом отсылок на публичные и государственные исследования и внедрение технологий идентификаций по лицам. Алгоритмы пока ещё не дотягивают до того уровня когда им можно безоговорочно доверять причем тут срабатывает страновая специфика и тот же алгоритм Amazon не справляется с точным определением пола для людей с темной кожей и с распознаванием лиц в их случае.
Разница во внедрение систем распознавания лиц в разных странах лишь в публичности, хотя бы частичной, алгоритмов. В США они проходят тестирование в NIST, и иногда производители раскрывают модели распознавания. В Китае, в России, во многих других странах вопрос публичности алгоритмов распознавания лиц и ошибки при идентификации даже не поднимаются.
А что, серьёзно, хоть кто-то ещё верит что к 2025 году останется хоть одна гос-камера не оборудованная идентфикацией лиц? или то что на каждом полицейском не будет камеры в режиме непрерывной записи в течение рабочего дня?
Ссылки:
[1] https://medium.com/thewashingtonpost/amazon-facial-id-software-used-by-police-falls-short-on-accuracy-and-bias-research-finds-43dc6ee582d9
#algorithms
Разница во внедрение систем распознавания лиц в разных странах лишь в публичности, хотя бы частичной, алгоритмов. В США они проходят тестирование в NIST, и иногда производители раскрывают модели распознавания. В Китае, в России, во многих других странах вопрос публичности алгоритмов распознавания лиц и ошибки при идентификации даже не поднимаются.
А что, серьёзно, хоть кто-то ещё верит что к 2025 году останется хоть одна гос-камера не оборудованная идентфикацией лиц? или то что на каждом полицейском не будет камеры в режиме непрерывной записи в течение рабочего дня?
Ссылки:
[1] https://medium.com/thewashingtonpost/amazon-facial-id-software-used-by-police-falls-short-on-accuracy-and-bias-research-finds-43dc6ee582d9
#algorithms
Medium
Amazon Facial-ID Software Used by Police Falls Short on Accuracy and Bias, Research Finds
The new research is raising concerns about how biased results could tarnish the artificial-intelligence technology’s exploding use by…