演算法學習了115億照片後，Facebook做出最精確非洲人口密度地圖

4 月 9 日，Facebook 公司的科技網頁發布了一篇博文，宣布將繪出幾乎全世界的人口密度地圖，並免費分享給所有人。

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

人口密度地圖的製作在非洲尤其棘手。在非洲這片佔據 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域面積可達 39 萬平方千米，卻只居住著 5.5 萬人。國家機構的疲弱，也讓人口調查難以依託有關部門展開。

人口密度地圖的一般繪製方法，是在圖像中標記建築物，結合人口普查數據分析匯總。在過往，這需要志願者耗費無數個小時整理數以百萬計的照片，以分辨哪些區域包含小鎮與農村。

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，已經繪出了 22 個國家。

該計劃的核心概念與傳統的繪製方法無異：將人口調查數據與通過衛星圖像獲得的建築圖像結合。只不過 Facebook 使用了演算法：AI 團隊利用開放街道地圖（Open Street Map）的數據訓練計算機系統，以讓系統可以識別衛星圖像中的建築物。

在繪製非洲人口密度地圖時，為了讓系統學會分辨圖像中是否有建築物，研究團隊的系統處理了約 115 億張圖片。幾天之內，系統就找到了 11 億張有建築的圖片。

越多的數據，會讓演算法越準確。現在，系統認定的每 1000 張含有建築物的圖片，有 996 張判斷正確。這比現存的任何工具都要準確。

Facebook 的工程師 James Gill說：「一旦你知道了建築物的地址，你就可以跳過田野、森林，只根據建築去認識人口分布。這可讓你得到具體到 30m*30m 的人口地圖。」 排除了沒有建築的地區，人口密度地圖的測繪將更加容易而準確。

開展人道主義工作的組織，尤其認可這項計劃。一位公共政策管理者就在 Facebook 上表示，瘧疾防控的項目經驗讓他認識到，精準的數據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，讓 3000 名紅十字會的志願者在三天之內就完成了對 10 萬家戶的疫苗接種教育訪問。在電力供應緊缺的坦尚尼亞，Facebook 的地圖提升了農村區域電力供應的更新效率。

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

起初，Facebook 發起這個計劃是為了連接到更多沒有上網的人（connect the unconnected）。為了這個目的，Facebook 開展過不少科研項目，其中包括一個流產了的太陽能無人機計劃——他們希望通過飛機發射的鐳射線向偏遠地區提供網路接入。

隨著研發進展，Facebook 已在公開場合淡化了原目標。但知曉世界各地人群的具體居住地點，顯然有助於 Facebook 「聯結下一批億萬用戶」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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