算法學(xué)習(xí)了115億照片后，F(xiàn)acebook做出最精確非洲人口密度地圖

4 月 9 日，F(xiàn)acebook 公司的科技網(wǎng)頁發(fā)布了一篇博文，宣布將繪出幾乎全世界的人口密度地圖，并免費分享給所有人。

我們也許了解大洲、國家、省市等特定行政區(qū)域內(nèi)的大致人口，卻很難得知具體的人口分布情況。

人口密度地圖的制作在非洲尤其棘手。在非洲這片占據(jù) 3000 萬平方千米面積的大陸上，分布著 12.16 億人口。開展人口普查的某些區(qū)域面積可達(dá) 39 萬平方千米，卻只居住著 5.5 萬人。國家機(jī)構(gòu)的疲弱，也讓人口調(diào)查難以依托有關(guān)部門展開。

人口密度地圖的一般繪制方法，是在圖像中標(biāo)記建筑物，結(jié)合人口普查數(shù)據(jù)分析匯總。在過往，這需要志愿者耗費無數(shù)個小時整理數(shù)以百萬計的照片，以分辨哪些區(qū)域包含小鎮(zhèn)與農(nóng)村。

Facebook 的地圖計劃改變了這個狀況。最近幾年， Facebook 開始按國別測繪人口密度地圖，已經(jīng)繪出了 22 個國家。

該計劃的核心概念與傳統(tǒng)的繪制方法無異：將人口調(diào)查數(shù)據(jù)與通過衛(wèi)星圖像獲得的建筑圖像結(jié)合。只不過 Facebook 使用了算法：AI 團(tuán)隊利用開放街道地圖（Open Street Map）的數(shù)據(jù)訓(xùn)練計算機(jī)系統(tǒng)，以讓系統(tǒng)可以識別衛(wèi)星圖像中的建筑物。

^{肯尼亞城市奈瓦沙的人口密度地圖，左邊是其衛(wèi)星圖像。 圖 / Facebook}
在繪制非洲人口密度地圖時，為了讓系統(tǒng)學(xué)會分辨圖像中是否有建筑物，研究團(tuán)隊的系統(tǒng)處理了約 115 億張圖片。幾天之內(nèi)，系統(tǒng)就找到了 11 億張有建筑的圖片。

越多的數(shù)據(jù)，會讓算法越準(zhǔn)確?，F(xiàn)在，系統(tǒng)認(rèn)定的每 1000 張含有建筑物的圖片，有 996 張判斷正確。這比現(xiàn)存的任何工具都要準(zhǔn)確。

Facebook 的工程師 James Gill說：“一旦你知道了建筑物的地址，你就可以跳過田野、森林，只根據(jù)建筑去認(rèn)識人口分布。這可讓你得到具體到 30m*30m 的人口地圖。” 排除了沒有建筑的地區(qū)，人口密度地圖的測繪將更加容易而準(zhǔn)確。

開展人道主義工作的組織，尤其認(rèn)可這項計劃。一位公共政策管理者就在 Facebook 上表示，瘧疾防控的項目經(jīng)驗讓他認(rèn)識到，精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)對人道主義救援的效率非常重要。Facebook 的地圖計劃，幫助良多。

在東非國家馬拉維，非政府組織 Missing Maps Project 使用 Facebook 的地圖，排除掉了 97% 無人居住的地區(qū)，讓 3000 名紅十字會的志愿者在三天之內(nèi)就完成了對 10 萬家戶的疫苗接種教育訪問。在電力供應(yīng)緊缺的坦桑尼亞，F(xiàn)acebook 的地圖提升了農(nóng)村區(qū)域電力供應(yīng)的更新效率。

除此之外，比爾及梅琳達(dá)·蓋茨基金會、世界銀行、無國界醫(yī)生等組織，均得到了 Facebook 人口密度地圖的幫助。

起初，F(xiàn)acebook 發(fā)起這個計劃是為了連接到更多沒有上網(wǎng)的人（connect the unconnected）。為了這個目的，F(xiàn)acebook 開展過不少科研項目，其中包括一個流產(chǎn)了的太陽能無人機(jī)計劃——他們希望通過飛機(jī)發(fā)射的鐳射線向偏遠(yuǎn)地區(qū)提供網(wǎng)絡(luò)接入。

隨著研發(fā)進(jìn)展，F(xiàn)acebook 已在公開場合淡化了原目標(biāo)。但知曉世界各地人群的具體居住地點，顯然有助于 Facebook “聯(lián)結(jié)下一批億萬用戶”的大計。

這是 Facebook 人口密度地圖的下載地址。

題圖來自 Facebook

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