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舊金山電 - 美國國土安全部（Department of Homeland Security）正在尋求數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助，來提升機(jī)場的安檢技術(shù)。

周四，該部門聯(lián)手 Google，將發(fā)起一項獎金 150 萬美元的競賽來構(gòu)建計算機(jī)算法，用于自動識別安檢站人體掃描儀拍攝圖像中的夾帶物品。

這項為期六個月的競賽由政府出資、Kaggle 組織承辦。Kaggle 是一家聚集了超過 100 萬名數(shù)據(jù)科學(xué)家的網(wǎng)站，最近剛被 Google 收購。

Kaggle 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官安東尼·戈德布盧姆（Anthony Goldbloom）表示，雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家可以采用任何技術(shù)構(gòu)建算法，但是本次競賽采用的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜的數(shù)學(xué)系統(tǒng)，可以通過分析海量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)具體任務(wù)。譬如將數(shù)百萬貓的照片提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它就可以學(xué)習(xí)識別圖像中的貓。

Google 和 Facebook 等公司利用該技術(shù)識別網(wǎng)絡(luò)圖像中的人臉、辨別智能手機(jī)接收的語音指令，或是將一種語言翻譯成另一種。但是這項技術(shù)的潛力巨大，不僅僅局限于智能手機(jī)應(yīng)用或是其他在線服務(wù)。

今年年初，Kaggle 舉辦了一場 100 萬美元的競賽，用來構(gòu)建能夠在 CT 掃描中識別肺癌癥狀的算法，希望科學(xué)家們再接再厲，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域。如今，人們期待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能幫助自動系統(tǒng)更為精確地識別人體掃描圖像，這樣安檢處的工作人員就能節(jié)省更多時間，不再需要將乘客拉到一邊，一一拍打檢查。

提及越來越多的公司、學(xué)者和研究人員正致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)，戈德布盧姆說：“一開始我們試著識別什么是狗，什么是貓。不過現(xiàn)在，我們要解決的是更加嚴(yán)肅問題。”

前美國交通安全管理局（Transportation Safety Administration）副局長、現(xiàn)任安全顧問約翰·H·哈林斯基（John W. Halinski）對“眾包”的理念表示歡迎，因為這樣可以充分利用所有數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能。他說，“眾包”變得越來越重要，因為目前機(jī)場安全依靠的只是少數(shù)幾家大公司。

美國國土安全部科技部門的項目負(fù)責(zé)人約翰·福瓊（John Fortune）說：“我們部門以外擅長解決難題的人還有許許多多。”

國土安全部和其他幾家機(jī)構(gòu)正在研究改進(jìn)機(jī)場安檢處使用的技術(shù)。交通安全管理局即將推出新的 CT 掃描系統(tǒng)，可以自動識別夾帶在旅客行李中的物品，另外至少有一家名為 Smiths Detection 的公司正在探索將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于安檢站口。

美國交通安全管理局的員工展示一臺人體掃描儀。圖片版權(quán)：Daniel Rosenbaum/《紐約時報》

理論上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以加快機(jī)場安檢的改進(jìn)速度，主要因為這種系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中快速學(xué)習(xí)，對單獨(dú)的規(guī)則或是工程師精心編寫的代碼依賴較小。

為了幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究人員訓(xùn)練算法，國土安全部提供了超過 1000 臺三維人體掃描儀。

國土安全部并未共享國內(nèi)各機(jī)場每天超過 200 萬人的掃描圖像，而是由交通安全管理局的工作人員自愿幫忙。他們在新澤西州某實驗室內(nèi)測試用的一組掃描儀前反復(fù)走過，從零開始為這場競賽創(chuàng)造數(shù)據(jù)。有些時候，工作人員會夾帶物品通過掃描儀，并仔細(xì)標(biāo)記拍攝下的圖像。

通過分析這些數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他算法能夠獨(dú)立準(zhǔn)確地定位人們夾帶的物品。數(shù)據(jù)分析公司 DataRobot 的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官杰里米·阿津（Jeremy Achin）認(rèn)為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合完成這樣的任務(wù)。

但他也警告說，該技術(shù)也會犯錯，有時還可能受到惡意攻擊。研究表明，通過分析基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別系統(tǒng)的表現(xiàn)，不法之徒能夠標(biāo)記或者改變物體，讓系統(tǒng)誤以為看到了不存在的物品，或者無視實際存在的東西。

戈德布盧姆稱，鑒于以上原因，目前首要目標(biāo)并不是開發(fā)可以替代人工安檢的技術(shù)，而是減輕安檢人員的負(fù)擔(dān)。

而在醫(yī)療保健領(lǐng)域，研究人員認(rèn)為深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以增強(qiáng)醫(yī)生的能力，而非替代醫(yī)生。至少短時期內(nèi)，機(jī)場安檢工作方面也是如此。

不過人們希望，假以時日，這項技術(shù)和其他科技能夠大幅提升安檢工作，包括乘客行李掃描、貨物掃描，以及人臉識別等任務(wù)。

安東尼·羅曼（Anthony Roman）曾是名商業(yè)飛行員，現(xiàn)在經(jīng)營著一家風(fēng)險管理公司 Roman &Associates。他說道：“用來識別行李中或乘客隨身攜帶的危險物品時，現(xiàn)有的算法還不算太差。然而錯判的幾率會越來越小，今后 10 到 15 年內(nèi)，預(yù)計所有這些工作都能實現(xiàn)自動化。”