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[導(dǎo)讀]據(jù)外媒報(bào)道,來自新西蘭奧克蘭科技大學(xué)(AUT)的研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一種人工智能模型,可以在人們做出一項(xiàng)決定之前,預(yù)測(cè)出他們的選擇。據(jù)悉,這項(xiàng)研究是由來自該校知識(shí)工程與發(fā)現(xiàn)研究機(jī)構(gòu)(KEDRI)的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的,其基礎(chǔ)是一個(gè)叫做脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN:spiking neural network)的新人工智能模型。

很多人可能都看過《機(jī)械戰(zhàn)警》這部電影,里面的黑科技抓捕罪犯讓人大開眼界。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,警用AI已不再是一個(gè)新鮮的話題,不管是安防、巡邏還是審訊,到處都充滿了AI的應(yīng)用。特別是在中國(guó),由于面部識(shí)別技術(shù)相對(duì)成熟,人工智能在警界的應(yīng)用也是異常廣泛。不過,隨著越來越多的國(guó)家意識(shí)到人工智能的好處,并對(duì)其進(jìn)行大力發(fā)展與推廣,AI已經(jīng)進(jìn)入到了更多國(guó)家的警用范圍?;蛟SAI刑警將成為現(xiàn)實(shí)了。

想象一下這樣一個(gè)場(chǎng)景:

警察進(jìn)入一個(gè)足球場(chǎng),掃描人群,尋找一個(gè)他們認(rèn)為是恐怖分子的人。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),警察采用了面部識(shí)別技術(shù),將恐怖分子的照片上傳到監(jiān)控視頻網(wǎng)絡(luò)中,然后攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)會(huì)掃描整個(gè)體育場(chǎng),直到其算法在人群中找到一個(gè)與之匹配的對(duì)象。

對(duì)其他人來說,這名恐怖分子看起來就像一個(gè)沒有犯罪記錄的普通人,對(duì)警察來說也是如此,但是多虧了這個(gè)算法,警察才能更好地完成任務(wù)。是不是在某種程度上,AI幫助警察縮短了偵破案件的時(shí)間呢?

實(shí)際上,這項(xiàng)技術(shù)早已在生活中展開應(yīng)用,不過,鑒于最近不少犯罪事件的發(fā)生,很多人還是把預(yù)防罪犯的目光放到了正在蓬勃發(fā)展的人工智能身上。小智君(ID:Aiobservation)曾在后臺(tái)收到這樣的留言,能不能開發(fā)一種可以提前預(yù)測(cè)犯罪行為的AI,讓更多的人能夠遠(yuǎn)離危險(xiǎn)?事實(shí)上,這也正是小智君所期望的。根據(jù)最新發(fā)布的一份報(bào)告,這項(xiàng)AI技術(shù),或許很快就會(huì)成為現(xiàn)實(shí)了。

AUT研究員開發(fā)新AI,可提前預(yù)測(cè)人類決定

據(jù)外媒報(bào)道,來自新西蘭奧克蘭科技大學(xué)(AUT)的研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一種人工智能模型,可以在人們做出一項(xiàng)決定之前,預(yù)測(cè)出他們的選擇。據(jù)悉,這項(xiàng)研究是由來自該校知識(shí)工程與發(fā)現(xiàn)研究機(jī)構(gòu)(KEDRI)的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的,其基礎(chǔ)是一個(gè)叫做脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN:spiking neural network)的新人工智能模型。

這個(gè)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被用于開發(fā)NeuCube,一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以模仿人類大腦的學(xué)習(xí)與識(shí)別模式。詳細(xì)來說,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用脈沖進(jìn)行進(jìn)行操作(這些脈沖是在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生的離散事件,不是連續(xù)值);而NeuCube是一個(gè)開發(fā)環(huán)境和計(jì)算構(gòu)架,用于創(chuàng)建類腦人工智能(Brain-like AI),其中包括跨領(lǐng)域的應(yīng)用程序。

在該實(shí)驗(yàn)中,20名參與者在觀看不同飲料標(biāo)識(shí)視頻的同時(shí),會(huì)佩戴腦電圖頭盔(EEG headset)記錄其大腦數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會(huì)與NeuCube算法進(jìn)行同步,后者從參與者的大腦中學(xué)習(xí)和分類模式。至于實(shí)驗(yàn)結(jié)果,該算法可以在參與者有意識(shí)地感知飲料之前的0.2秒做出選擇預(yù)測(cè)。同時(shí),它還顯示了參與者對(duì)這些標(biāo)識(shí)的熟悉程度。

說實(shí)話,如果這項(xiàng)具有開創(chuàng)性的研究能夠得到進(jìn)一步驗(yàn)證,那么未來將可以在很多領(lǐng)域提供幫助,比如神經(jīng)營(yíng)銷、認(rèn)知研究以及解決犯罪等。那么,人工智能究竟能在多大程度上用于犯罪調(diào)查和警務(wù)工作呢?

日本2019年開始全面實(shí)驗(yàn),AI刑警或?qū)?shí)現(xiàn)

據(jù)《日本經(jīng)濟(jì)新聞》報(bào)道,日本警察廳將在2019年開始全面進(jìn)行人工智能在調(diào)查犯罪中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)中將摸索能否通過監(jiān)控?cái)z像頭圖像鎖定汽車車型、或在人群中發(fā)現(xiàn)可疑人員。如果能順利實(shí)現(xiàn),未來或?qū)⒄Q生能解決任何疑難案件的“AI刑警”。

據(jù)了解,實(shí)證實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容包括“判別汽車車型”、“分析可疑交易”以及“鎖定可疑人員和可疑物品”這3項(xiàng)。至于實(shí)驗(yàn)費(fèi)用,警察廳正計(jì)劃將其放入2019年度預(yù)算中,大概約為1.44億日元(約129萬(wàn)美元)。值得一提的是,日本警察廳正式啟動(dòng)AI實(shí)驗(yàn)尚屬首次。

具體來說,汽車實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是,通過不清晰或只拍到一部分的監(jiān)控?cái)z像頭的圖像,鎖定車型、車齡和款式,將預(yù)先讓AI學(xué)習(xí)大量車輛數(shù)據(jù)。如果發(fā)現(xiàn)經(jīng)過案件現(xiàn)場(chǎng)附近的汽車,將有利于尋找嫌疑人和目擊者。

而調(diào)查AI能否可以判斷金融交易等場(chǎng)合是否存在犯罪或洗錢嫌疑也是該實(shí)驗(yàn)的目的之一。目前,日本的金融機(jī)構(gòu)等認(rèn)為屬于“可疑交易”而通報(bào)警方的情況每年約40萬(wàn)起。讓AI學(xué)習(xí)過去的事例等,如果能鎖定存在犯罪可能的情況,調(diào)查效率將得到提高。此外,測(cè)試AI能否在舉行大規(guī)?;顒?dòng)時(shí)判別可疑人員和物品也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

能否將AI應(yīng)用于實(shí)際的調(diào)查一線還是未知數(shù),但警察廳將基于實(shí)驗(yàn)成果,討論用于其他包括預(yù)防犯罪在內(nèi)的所有警察活動(dòng)中。

印度警察使用人工智能,人群中照樣鎖定你

去年,印度旁遮普警方(Punjab Police)的有組織犯罪控制部門(Organised Crime Control Unit)在破獲一起毒品交易案時(shí),一名犯罪嫌疑人逃走了。但通過從現(xiàn)場(chǎng)恢復(fù)的手機(jī)照片,卻很快將這名罪犯繩之于法。

根據(jù)負(fù)責(zé)人Nilabh Kishore的說法,其團(tuán)隊(duì)通過將犯罪嫌疑人的照片輸入旁遮普人工智能系統(tǒng)(PAIS:Punjab Artificial Intelligence System)進(jìn)行了搜捕,之后成功抓獲。而PAIS是一個(gè)使用了人工智能輔助面部識(shí)別算法,可與國(guó)家警察維護(hù)的10萬(wàn)多名犯罪記錄的數(shù)據(jù)庫(kù)相匹配的系統(tǒng)。也是在這個(gè)系統(tǒng)的幫助下,警察還成功找到了另一名受到指控的歹徒。

隨著不同地區(qū)的警察部門與私營(yíng)企業(yè)合作的加深,利用較易獲得的技術(shù)來監(jiān)控公民,進(jìn)行犯罪調(diào)查在印度已成為一種常態(tài)。有些調(diào)查人員表示,這些工具可以幫助他們更容易地去跟蹤一些危險(xiǎn)的嫌疑人,并與不同地區(qū)的同行取得聯(lián)系,加大對(duì)罪犯的控制。

當(dāng)然,旁遮普并不是唯一一個(gè)使用了AI技術(shù)的警局,像Rajasthan、Maharashtra、Bihar、Telangana等地也都在部署類似的系統(tǒng),Andhra Pradesh甚至還聯(lián)系了多個(gè)部門,建立了一個(gè)全州的監(jiān)控系統(tǒng)。

美國(guó)FBI利用面部識(shí)別,可有效抓捕罪犯

美國(guó)作為一個(gè)科技領(lǐng)先的國(guó)家,在人工智能的應(yīng)用方面也并不落后。事實(shí)上,F(xiàn)BI以及各地的州和地方執(zhí)法部門正在越來越多的利用面部識(shí)別技術(shù),來抓捕罪犯。

根據(jù)美國(guó)政府問責(zé)局(Government Accountability Office)的數(shù)據(jù),現(xiàn)已有16個(gè)州允許聯(lián)邦調(diào)查局使用面部識(shí)別技術(shù)將犯罪嫌疑人的面孔與其駕駛執(zhí)照或身份證的照片進(jìn)行對(duì)比。此外,至少有四分之一的州或地方警察部門可以通過他們或其他機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)面部識(shí)別。甚至在猶他州,F(xiàn)BI可以搜索約520萬(wàn)張駕駛執(zhí)照或者公眾面部照片。

對(duì)此,執(zhí)法官員表示,使用面部識(shí)別技術(shù)可以更容易、更有效地抓捕犯罪分子,并讓國(guó)家免受恐怖主義之害。

至于在中國(guó),人工智能在警界的應(yīng)用更是數(shù)不勝數(shù),而且進(jìn)展飛速。去年12月,有報(bào)道指出,通過智能攝像機(jī)掃描面部,利用基于人工智能的面部識(shí)別技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,然后就可以幫助警察提前預(yù)測(cè)罪犯,換句話說,利用AI預(yù)測(cè)誰(shuí)會(huì)犯罪已成為現(xiàn)實(shí)。

這一技術(shù)是由于云從科技研發(fā)的,其發(fā)言人稱,“我們正在建立一個(gè)面部識(shí)別系統(tǒng),根據(jù)某人去哪里、做了哪些動(dòng)作,給他設(shè)置犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí),然后將預(yù)測(cè)結(jié)果告知警方。比如說,買菜刀的人不可疑,但如果同一個(gè)人之后又同時(shí)買了一把錘子和一個(gè)袋子,那么這個(gè)人的可疑評(píng)級(jí)就會(huì)上升。”

一般來說,提前預(yù)測(cè)犯罪主要依賴的AI技術(shù)包括行為識(shí)別及步態(tài)分析。利用這些技術(shù)可以在人群中挑選出可疑的人。目前該技術(shù)已經(jīng)非常成熟,甚至可以將人們與十年前拍攝的照片相匹配,如今該公司的軟件已經(jīng)在國(guó)內(nèi)50多個(gè)城市使用。

當(dāng)然,人工智能在警界的應(yīng)用也并不是一帆風(fēng)順的。比如,此前美國(guó)公民自由聯(lián)盟(American Civil Liberties Union)測(cè)試了亞馬遜的面部識(shí)別系統(tǒng)“Rekognition”,結(jié)果該軟件錯(cuò)誤地匹配了28名國(guó)會(huì)議員,將他們確定為了罪犯。但是,仔細(xì)想想,現(xiàn)在對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用,并不是要讓人工智能取代人類獨(dú)當(dāng)一面,而是希望通過它們可以幫助警方更快的解決問題。雖然目前人工智能還沒有完全準(zhǔn)備好要C位出道,但相信隨著測(cè)試的進(jìn)行,很快會(huì)有新的突破,屆時(shí),或許我們可以好好的對(duì)罪犯大聲說一句“Sayonara”!

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