想象一下這樣一個場景：警察進入一個足球場，掃描人群，尋找一個他們認(rèn)為是恐怖分子的人。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，警察采用了面部識別技術(shù)，將恐怖分子的照片上傳到監(jiān)控視頻網(wǎng)絡(luò)中，然后攝像機網(wǎng)絡(luò)會掃描整個體育場，直到其算法在人群中找到一個與之匹配的對象。
對其他人來說，這名恐怖分子看起來就像一個沒有犯罪記錄的普通人，對警察來說也是如此，但是多虧了這個算法，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間呢?
實際上，這項技術(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。小智君曾在后臺收到這樣的留言，能不能開發(fā)一種可以提前預(yù)測犯罪行為的AI，讓更多的人能夠遠離危險?事實上，這也正是小智君所期望的。根據(jù)最新發(fā)布的一份報告，這項AI技術(shù)，或許很快就會成為現(xiàn)實了。
AUT研究員開發(fā)新AI，可提前預(yù)測人類決定
據(jù)外媒報道，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決定之前，預(yù)測出他們的選擇。據(jù)悉，這項研究是由來自該校知識工程與發(fā)現(xiàn)研究機構(gòu)(KEDRI)的團隊進行的，其基礎(chǔ)是一個叫做脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN：spiking neural network)的新人工智能模型。
這個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被用于開發(fā)NeuCube，一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以模仿人類大腦的學(xué)習(xí)與識別模式。詳細來說，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用脈沖進行進行操作(這些脈沖是在某個時間點發(fā)生的離散事件，不是連續(xù)值);而NeuCube是一個開發(fā)環(huán)境和計算構(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。
在該實驗中，20名參與者在觀看不同飲料標(biāo)識視頻的同時，會佩戴腦電圖頭盔(EEG headset)記錄其大腦數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會與NeuCube算法進行同步，后者從參與者的大腦中學(xué)習(xí)和分類模式。至于實驗結(jié)果，該算法可以在參與者有意識地感知飲料之前的0.2秒做出選擇預(yù)測。同時，它還顯示了參與者對這些標(biāo)識的熟悉程度。
說實話，如果這項具有開創(chuàng)性的研究能夠得到進一步驗證，那么未來將可以在很多領(lǐng)域提供幫助，比如神經(jīng)營銷、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年開始全面實驗，AI刑警或?qū)崿F(xiàn)
據(jù)《日本經(jīng)濟新聞》報道，日本警察廳將在2019年開始全面進行人工智能在調(diào)查犯罪中的應(yīng)用。實驗中將摸索能否通過監(jiān)控攝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，實證實驗的內(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。至于實驗費用，警察廳正計劃將其放入2019年度預(yù)算中，大概約為1.44億日元(約129萬美元)。值得一提的是，日本警察廳正式啟動AI實驗尚屬首次。
具體來說，汽車實驗的目標(biāo)是，通過不清晰或只拍到一部分的監(jiān)控攝像頭的圖像，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合是否存在犯罪或洗錢嫌疑也是該實驗的目的之一。目前，日本的金融機構(gòu)等認(rèn)為屬于“可疑交易”而通報警方的情況每年約40萬起。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，測試AI能否在舉行大規(guī)模活動時判別可疑人員和物品也是一項艱巨的任務(wù)。
能否將AI應(yīng)用于實際的調(diào)查一線還是未知數(shù)，但警察廳將基于實驗成果，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，一名犯罪嫌疑人逃走了。但通過從現(xiàn)場恢復(fù)的手機照片，卻很快將這名罪犯繩之于法。
根據(jù)負責(zé)人Nilabh Kishore的說法，其團隊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)進行了搜捕，之后成功抓獲。而PAIS是一個使用了人工智能輔助面部識別算法，可與國家警察維護的10萬多名犯罪記錄的數(shù)據(jù)庫相匹配的系統(tǒng)。也是在這個系統(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的嫌疑人，并與不同地區(qū)的同行取得聯(lián)系，加大對罪犯的控制。
當(dāng)然，旁遮普并不是唯一一個使用了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)系了多個部門，建立了一個全州的監(jiān)控系統(tǒng)。
美國FBI利用面部識別，可有效抓捕罪犯
美國作為一個科技領(lǐng)先的國家，在人工智能的應(yīng)用方面也并不落后。事實上，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別技術(shù)，來抓捕罪犯。
根據(jù)美國政府問責(zé)局(Government Accountability Office)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)已有16個州允許聯(lián)邦調(diào)查局使用面部識別技術(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行對比。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構(gòu)的系統(tǒng)實現(xiàn)面部識別。甚至在猶他州，F(xiàn)BI可以搜索約520萬張駕駛執(zhí)照或者公眾面部照片。
對此，執(zhí)法官員表示，使用面部識別技術(shù)可以更容易、更有效地抓捕犯罪分子，并讓國家免受恐怖主義之害。
至于在中國，人工智能在警界的應(yīng)用更是數(shù)不勝數(shù)，而且進展飛速。去年12月，有報道指出，通過智能攝像機掃描面部，利用基于人工智能的面部識別技術(shù)進行預(yù)測分析，然后就可以幫助警察提前預(yù)測罪犯，換句話說，利用AI預(yù)測誰會犯罪已成為現(xiàn)實。
這一技術(shù)是由于云從科技研發(fā)的，其發(fā)言人稱，“我們正在建立一個面部識別系統(tǒng)，根據(jù)某人去哪里、做了哪些動作，給他設(shè)置犯罪風(fēng)險評級，然后將預(yù)測結(jié)果告知警方。比如說，買菜刀的人不可疑，但如果同一個人之后又同時買了一把錘子和一個袋子，那么這個人的可疑評級就會上升。”
一般來說，提前預(yù)測犯罪主要依賴的AI技術(shù)包括行為識別及步態(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)在國內(nèi)50多個城市使用。
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，此前美國公民自由聯(lián)盟(American Civil Liberties Union)測試了亞馬遜的面部識別系統(tǒng)“Rekognition”，結(jié)果該軟件錯誤地匹配了28名國會議員，將他們確定為了罪犯。但是，仔細想想，現(xiàn)在對人工智能技術(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，但相信隨著測試的進行，很快會有新的突破，屆時，或許我們可以好好的對罪犯大聲說一句“Sayonara”!
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