科技日报北京4月18日电 (记者张梦然)根据自然科研旗下《科学报告》18日发表的一项研究，英国正在采用人工智能(AI)分析社会问题。帝国理工学院团队研发了一种能分析公开街道图像数据的深度学习计算机方法，可以用于检测城市社会、经济、环境和健康方面的不平等情况。

研究人员认为，诸如伦敦等大城市，存在大量不平等现象，而详细的数据测量对于制定、评估那些减少不平等的政策来说非常重要。但是只有少数国家拥有能进行实时测量、链接全面的统计数据集。

为此，英国帝国理工学院科学家艾萨拉·苏尔及其同事利用深度学习方法训练了一种计算机程序，该程序通过可公开获取的街道图像和政府统计数据，能检测英国四大主要城市(伦敦、伯明翰、曼彻斯特和利兹)的不平等情况。经过525860张伦敦城市图像(对应156581个邮政编码)的训练后，再用1%的西米德兰兹郡、大曼彻斯特郡和西约克郡图像进行微调，该程序对另外三座城市预测结果的准确度就能与伦敦不相上下。

研究团队假设城市以及城市生活的一些特征(如住房质量和生活环境)拥有计算机可识别的直接视觉信号，这些信号包括建筑材料和失修情况、汽车或当地商铺。结合政府对该城市住房条件、平均收入或死亡率和发病率等结果的统计数据，这些图像被用来训练计算机程序，以检测没有统计数据的城市中的不平等情况。

研究人员发现，这一计算机程序最善于识别生活环境和平均收入方面的差异;而最不善于识别犯罪和自我报告的健康状况的差异。

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随着大数据和机器学习算法的进步，社会学的研究也开始试图利用AI和数据挖掘为研究手段。这一趋势显而易见的好处是：过去无法处理或者被人类研究员所忽视的问题，可以很快浮上水面。因为传统的分析统计方法呈现出来的是一种“阐释”效果，而机器学习算法的量化分析手段偏重于“预测”，可以帮助研究人员建立更完善的模型。不过目前来看，AI尚不能全方位分析社会学种种问题，因此让传统方式与新兴手段互为补充，就显得尤为重要。