整個人類似乎發(fā)展地很好：互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、奧林匹克運動會、火箭發(fā)射、太空漫游......

然而這樣繁榮的圖景并不是人類的全部，世界上還依然充滿了貧困和戰(zhàn)亂。就像這個在敘利亞戰(zhàn)亂剛剛遭遇空襲的5歲小男孩Omran Daqneesh，出人意料地安靜、麻木和茫然，不哭不鬧地擦掉自己臉上的血，而誰又知道他經(jīng)歷了怎樣的殘酷！

人們樂于分享幸福與富裕，而戰(zhàn)亂和貧困地區(qū)人的日常和生活水平，我們很難得知。盡管有那么多國際機構(gòu)聲稱要去要去幫助，去改變，然而由于無法了解基本信息，很難對癥下藥。

他們的夜晚連燈光都沒有

長久以來，研究人員會有一個評估某一地區(qū)的發(fā)展程度的指標(biāo)：夜晚燈光的亮度和密度。但是這個方法有個局限，那就是它只能看到亮著的地區(qū)，而對于那些夜晚的黑暗之地，我們只能判斷它們大致是貧困的，而究竟貧困到什么程度，就不得而知。

“非洲最窮的地方，是我們最關(guān)心的。但在晚上，那里幾乎全部都是黑暗之地?！彼固垢４髮W(xué)的電子工程與計算機科學(xué)博士Neal Jean說道。

兩個村莊，一個靠近湖邊，一個靠近森林，在燈光分布圖里都可能是全暗的，但是它們臨近不同的自然資源，富裕程度不一樣。

而且，一般來說，了解一個地區(qū)的經(jīng)濟水平，需要進(jìn)行調(diào)研，而這一方法在戰(zhàn)亂和沖突地區(qū)是無法展開的，而恰巧這些地區(qū)就是世上最窮之地。

為什么要知道哪里是最窮的？

國際組織和當(dāng)?shù)卣疀Q策者最在乎這些數(shù)據(jù)。比如，一個公益性國際組織要對不發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行資金援助，資金是有限的，他們就需要確切知道哪些地區(qū)的需求最懇切，所謂“把錢花在刀刃上”。

對于政策制定者而言，了解本國個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r是一項必須進(jìn)行的工作，因為這樣才能制定出針對性的發(fā)展方案。但事實是什么呢？世界銀行數(shù)據(jù)顯示，在2000-20010年的十年時間里，59個非洲國家中，有39個國家只進(jìn)行了不到2次的貧困水平調(diào)查。

新的方法：更聰明、更便宜

斯坦福大學(xué)的這撥以Jean為領(lǐng)導(dǎo)的研究人員，他們采取的是現(xiàn)在很流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法，所用的數(shù)據(jù)分白天的和晚上的，白天的數(shù)據(jù)來自衛(wèi)星拍攝的地球高清圖像，夜晚的數(shù)據(jù)就是燈光分布圖。

整個的算法分兩步。第一步叫做“遷移學(xué)習(xí)”（Transfer Learning），研究人員把五個國家的白天和夜晚的數(shù)據(jù)“喂給"系統(tǒng)，包括尼日利亞、坦桑尼亞、烏干達(dá)、馬拉維、盧旺達(dá)這五個非洲國家。計算機需要學(xué)習(xí)衛(wèi)星照片上的物體與夜晚燈光亮度的關(guān)系。

比如系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)到：一片湖區(qū)和一片森林，他們在晚上應(yīng)當(dāng)是黑暗的，這與該地區(qū)是否貧困并無關(guān)聯(lián)；但是，一個房屋聚集的村莊，理應(yīng)夜晚亮度比較高，如果這片區(qū)域是黑暗的，那么極有可能就是貧困地區(qū)。

通過這樣的學(xué)習(xí)，系統(tǒng)將貧困地區(qū)的數(shù)據(jù)都提取出來。接下來，就進(jìn)行第二步，叫做“嶺回歸模型”（Ridge Regression Model）。研究人員將經(jīng)過真實調(diào)查的數(shù)據(jù)指標(biāo)再次“喂給”系統(tǒng)，比如世界銀行生活水平測量研究等。

這次，系統(tǒng)會把未經(jīng)過調(diào)查統(tǒng)計的地區(qū)的大致貧困程度預(yù)測出來。比如，系統(tǒng)已經(jīng)知道一個10戶房屋的村莊A的夜晚大致燈光亮度，而調(diào)查報告里有一個與A村地理位置相近，而且燈光亮度相似的10戶村莊B的信息，報告顯示B村的家庭收入水平是1.9美元/天。那么系統(tǒng)通過交叉對比，就可以判斷出A村與B村有著相似的經(jīng)濟水平。

這個分兩步走的算法系統(tǒng)比單一的依靠燈光預(yù)測的方法更為準(zhǔn)確，在具體的實驗里，其準(zhǔn)確率達(dá)到81%-99%。

另外，由于該系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)都是來自公共機構(gòu)，比如衛(wèi)星圖像和燈光分布圖就是來自NASA，而調(diào)查報告來自于美國政府和國際組織，所以整個系統(tǒng)的花費并不昂貴，可供有需要的公眾和機構(gòu)免費使用。

Jean表示，系統(tǒng)目前數(shù)據(jù)只是來自非洲的五個國家，下一步的工作就是用其他國家的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，以繪制出全球貧困地圖，幫助政府和機構(gòu)更好地減輕世界貧困。

Via Spectrum 

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