Künstliche Intelligenz: US-Wissenschaftler klassifizieren Stadtviertel anhand von 50 Millionen Google-Bildern

3. Dezember 2017
Künstliche Intelligenz: US-Wissenschaftler klassifizieren Stadtviertel anhand von 50 Millionen Google-Bildern
International
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Stanford/Kalifornien. Nicht nur die automatisierte Überwachung macht rasante Fortschritte. Sogenannte „künstliche Intelligenz“ (KI) hält längst auch in ganz anderen Lebensbereichen Einzug.

Jetzt stellten Computerwissenschaftler des Artificial Intelligence Laboratory an der Stanford University eine Studie vor, in deren Rahmen 50 Millionen Bilder, die von Google-Street-Views-Autos in den Straßen und Stadtvierteln von 200 Städten aufgenommen wurden, ausgewertet und zu automatisierten Erkenntnissen über Lebensgewohnheiten, Einkommen und selbst die politische Einstellung der Bewohner ganzer Stadtviertel verarbeitet wurden.

Die Zaubervokabel dabei lautet „Deep learning“ – dabei handelt es sich um „selbstlernende“ Verarbeitungsprozesse am gesammelten Datenmaterial, die mit schon bekannten Korrelationen gekoppelt werden.

Eines der Ausgangsaxiome der US-Wissenschaftler war bei ihrer Studie, daß Autos zu den „am meisten personalisierten Ausdruckformen der amerikanischen Kultur“ gehören. Über 90 Prozent der US-Haushalte besitzen ein Auto, das bedingt durch zahlreiche spezifische Faktoren angeschafft wird: persönliche Präferenzen, Bedürfnisse des Haushalts und ökonomische Gegebenheiten. Zusätzlich könnte für präzisere Ergebnisse auch noch der Abstand zwischen Häusern, die Zahl der Stockwerke und die Art der Begrünung einbezogen werden, unterstreichen die Wissenschaftler.

Tatsächlich konnten anhand der digitalisierten Auswertung bemerkenswerte Ergebnisse erzielt werden: für jedes untersuchte Stadtviertel leiteten die Forscher anhand der festgestellten Pkw demografische, sozioökonomische und politische Eigenschaften der Anwohner ab. Gezählt wurden dabei nicht nur die einzelnen Fahrzeuge. Auch die Fahrzeugtypen, die Kaufpreise, der Benzinverbrauch und die Fahrzeugdichte wurden gewertet. So bevorzugten Asiaten beispielsweise vorwiegend Hondas und Toyotas. Chrysler, Buick und Oldsmobil ließen Rückschlüsse auf afroamerikanische (schwarze) Viertel zu, während Weiße kaukasischer Abstammung Pickups, Volkswagen und Aston Martins bevorzugten. Und mehr noch: wo überwiegend Demokraten gewählt werden, überwiegen Limousinen, Pickups weisen auf republikanische Wähler hin.

Unter dem Strich kann das an der Stanford University entwickelte System 2657 Merkmals-Kategorien in 0,2 Sekunden pro Auto analysieren. Die korrekte Identifizierungsrate lag bei 95% für Pkws, 83% für Vans, 91% für Minivans. 86% für SUVs und 82% für Pickups. Die digitale Sichtung der 50 Millionen Bilder dauerte zwei Wochen.

Die Studie ist in den Proceedings of the National Academy of Sciences erschienen. (mü)

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