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無(wú)人機(jī)、人工智能和主動(dòng)警務(wù)有什么共同之處?
發(fā)布時(shí)間:2018-07-10 分類:交通百科
在漫威工作室的鋼鐵俠電影中,實(shí)業(yè)家和天才工程師托尼·斯塔克把自己變成了一個(gè)與邪惡作斗爭(zhēng)的超級(jí)英雄。在主動(dòng)警務(wù)的終極表現(xiàn)中,他得到了“賈維斯”(只是一個(gè)相當(dāng)智能的系統(tǒng))的幫助,這是斯塔克創(chuàng)造的一種高度先進(jìn)的人工智能,可以管理他生命中幾乎所有的東西,特別是幫助他打擊犯罪。
賈維斯只是超級(jí)英雄電影里的人工智能,但是,如果你真的可以使用智能機(jī)器來(lái)打擊犯罪,使社區(qū)在現(xiàn)實(shí)生活中更安全呢?今天,它不是未來(lái)主義的,這種技術(shù),使主動(dòng)警務(wù)可能很快就會(huì)出現(xiàn)在一個(gè)社區(qū)或國(guó)家附近的你。
例如,2017年,至少有167家美國(guó)消防和警察機(jī)構(gòu)為積極的警務(wù)工作購(gòu)置了無(wú)人機(jī),這是2015年獲得無(wú)人駕駛飛機(jī)的機(jī)構(gòu)數(shù)量的兩倍多。根據(jù)巴德學(xué)院無(wú)人機(jī)研究中心的一份報(bào)告,2016年購(gòu)買無(wú)人機(jī)的機(jī)構(gòu)比前三年的總和還要多。像印第安納州的諾布爾縣治安官這樣的執(zhí)法機(jī)構(gòu)正在使用無(wú)人機(jī)在追捕過(guò)程中尋找嫌疑犯。在另一個(gè)例子中,加州奧克蘭消防局在一場(chǎng)致命的倉(cāng)庫(kù)火災(zāi)后使用了一架無(wú)人機(jī)來(lái)掃描熱點(diǎn),這對(duì)人類來(lái)說(shuō)既困難又危險(xiǎn)。這是一個(gè)完美的應(yīng)用,使用從技術(shù)獲得的數(shù)據(jù),以拯救生命。
分析無(wú)人機(jī)捕獲的可視化數(shù)據(jù)
無(wú)人機(jī)的越來(lái)越多的使用代表了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用。雖然無(wú)人機(jī)所能做的不僅僅是視覺監(jiān)視,但在目標(biāo)檢測(cè)方面的進(jìn)步極大地?cái)U(kuò)大了無(wú)人機(jī)用于圖像和視頻流分析的范圍。目標(biāo)檢測(cè)和分類是視頻分析的基本任務(wù),是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的前沿。各種算法,包括yolo(只看一次)和深層學(xué)習(xí)方法,如cnn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),是這些系統(tǒng)的核心,也是開發(fā)更復(fù)雜應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。
從歷史上看,目標(biāo)檢測(cè)和視頻分析方法都是人工的和耗時(shí)的,需要大量的人類參與。最重要的是,在訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)算法之前,專家必須限制圖像質(zhì)量并執(zhí)行各種預(yù)處理步驟。由于算法和計(jì)算能力的限制,這導(dǎo)致了很高的錯(cuò)誤率,有時(shí)還會(huì)產(chǎn)生可疑的結(jié)果。不久前,10幀每秒被認(rèn)為是快速的。然而,今天,以每秒100幀或更多的速度以人的水平精確或更高的速度進(jìn)行分析并不罕見。我們對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)模和質(zhì)量分析的能力從未像現(xiàn)在這樣強(qiáng)大,技術(shù)才剛剛開始發(fā)展和擴(kuò)展。
跟上技術(shù)的步伐
在使用無(wú)人機(jī)和人工智能進(jìn)行積極警務(wù)方面存在一些限制:法律、政策和隱私。美國(guó)的地方和州機(jī)構(gòu)已經(jīng)通過(guò)了規(guī)定,對(duì)執(zhí)法機(jī)構(gòu)和其他政府機(jī)構(gòu)如何使用無(wú)人機(jī)實(shí)行嚴(yán)格的規(guī)定。印第安納州法律規(guī)定,警察部門可以使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行搜索和救援工作,記錄墜機(jī)現(xiàn)場(chǎng),并在緊急情況下提供幫助,但在其他情況下,使用無(wú)人機(jī)需要逮捕令。這意味著除非發(fā)生恐怖襲擊或犯罪,否則警方很可能無(wú)法在大型集會(huì)附近駕駛飛機(jī)。
同樣,許多國(guó)家為法律和秩序以及空中監(jiān)視采購(gòu)了無(wú)人機(jī),歐洲和其他國(guó)際機(jī)構(gòu)也對(duì)人工智能產(chǎn)生了濃厚的興趣。它們?cè)跒檫@些發(fā)展建立適當(dāng)?shù)膰?guó)際道德和管理框架方面發(fā)揮作用。例如,這包括新的“一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例”(GDPR),但也包括從道德上使用AI的新框架,包括決策的透明度。
用于積極警務(wù)的其他形式的大赦國(guó)際
無(wú)人機(jī)并不是被考慮用于積極警務(wù)的唯一人工智能類型。找出可能需要休息的壓力過(guò)大的警察怎么辦?芝加哥大學(xué)的雷德加尼開發(fā)的一套系統(tǒng)將識(shí)別這些“處于危險(xiǎn)”的官員的準(zhǔn)確性提高了12%,并減少了三分之一的假陽(yáng)性。夏洛特-梅克倫堡警察局也使用該系統(tǒng)。
積極警務(wù)的要領(lǐng)
要求各級(jí)政府的執(zhí)法和公共安全機(jī)構(gòu)利用不同和不同的數(shù)據(jù)集,以便有效地開展行動(dòng)-這就是無(wú)人機(jī)、大赦國(guó)際和積極主動(dòng)的警務(wù)工作的共同之處。但是,大量且不斷增加的數(shù)據(jù)可能會(huì)給有限的業(yè)務(wù)資源帶來(lái)壓力。如果沒有適當(dāng)?shù)闹攸c(diǎn),無(wú)法確定日益增加的威脅的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加。各機(jī)構(gòu)面臨的挑戰(zhàn)因必須遵守強(qiáng)制性立法程序而進(jìn)一步加劇。為了在這一環(huán)境中取得成功,各機(jī)構(gòu)需要能夠連接和解釋大量數(shù)據(jù)、生成警報(bào)、異常檢測(cè)和人工智能技術(shù)的現(xiàn)代工具,同時(shí)通過(guò)嚴(yán)格的適當(dāng)程序?yàn)楣賳T提供支持。
現(xiàn)實(shí)情況是,人工智能正在顯示出更好的結(jié)果。情報(bào)分析人員正在測(cè)試和使用深度學(xué)習(xí),自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的執(zhí)法場(chǎng)景,可以幫助改變我們的世界為善。雖然我們的成就還沒有達(dá)到超級(jí)英雄的地位(雖然在我們自己的SAS總部拍攝“鋼鐵俠3”時(shí)似乎已經(jīng)做到了),但誰(shuí)知道未來(lái)會(huì)是什么樣子呢?像任何真正值得和有益于人類的東西一樣,總會(huì)有陷阱和挑戰(zhàn),但現(xiàn)在是抓住前面的可能性的時(shí)候了。