Несколько месяцев назад Facebook сделал откровение, поскольку это помогло обнаружить несколько учетных записей, в которых были медиа и контент, связанный с детской наготой. Им удалось удалить 8,7 млн пользовательских изображений такого контента благодаря алгоритмам машинного обучения. Помогло ли это в раскрытии преступления? По-видимому, это было не так, но это был скорее шаг в том же направлении.
В последнее время многие технологические стартапы и компании работали над внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы уменьшить преступность и предотвратить ее. Вам может показаться интересным, как охранная компания недавно придумала программное обеспечение, которое утверждает, что может считывать номерные знаки и идентифицировать модели автомобилей, что я лично считаю большим шагом вперед для идентификации всех автомобилей, которые либо используется для любого вида преступления или автомобилей, которые были украдены. Самое приятное то, что для такого программного обеспечения нет географических или временных ограничений. Единственное, что нужно сделать, это обновить информацию в записях, а обо всем остальном позаботятся камеры наблюдения.
Ждать! На этом все не заканчивается: стартап Predpol разработал программное обеспечение, которое может анализировать данные о прошлых преступлениях и прогнозировать будущие преступления, в основном полагаясь на анализ с помощью алгоритмов и наблюдения. Как это помогает? Допустим, ряд краж со взломом, происходящих в определенном районе, коррелирует с аналогичными действиями, происходящими в соседних районах. Система проанализирует все данные и спрогнозирует будущие очаги, где могут произойти подобные кражи со взломом, а также поможет полиции определить, какие части населенного пункта нуждаются в строгом наблюдении. Это не просто предположение или утверждение. Компания подчеркивает свой успех в Такоме, штат Вашингтон, где количество краж со взломом в жилых домах сократилось на 22% благодаря прогнозированию горячих точек, а количество преступлений снизилось на 7,5% благодаря регулярному наблюдению со стороны полиции.
Многие компании также работают над программным обеспечением, которое может помочь полиции и руководителям учреждений, таких как торговые центры или аэропорты, прогнозировать преступления, кражи и массовые драки на основе распознавания лиц и конкретных действий, таких как драка, медленная ходьба, когда другие идут быстро, виртуально. все, что отклоняется от нормы.
На основе этих данных такие стартапы, как Athena Security, смогут предсказывать бои и события, такие как удары руками, за миллисекунды до того, как они произойдут. Немногие университеты придумали революционное программное обеспечение, разработав алгоритмы в той же области, которые могут быстро анализировать полицейские данные, выявляя множество возможных связей между уголовными делами и помогая полиции в установлении закономерностей между отдельными лицами, уликами и моделями преступлений.
При этом нет никаких сомнений в том, что на карту будет поставлена свобода граждан, а неприкосновенность частной жизни станет роскошью, доступной лишь немногим. Более широкая перспектива процветающих обществ со сниженным уровнем преступности, вероятно, будет фактором выбора правительства для обеспечения благосостояния своих граждан.
