像眾多ai應用領域一樣，在ai+公共安全的旅程上，爭議和焦慮感也是*的話題。用ai來加持公共安全，提升警方的工作效率，似乎是個不錯的主意？
今天讓我們來盤點一下警用ai的發(fā)展方向、層次和背后引起的爭論。如果ai能夠為我們做一些人類警察做不到的事情，那么它們當然也就順勢上位了。
比如說，同時看完城市中無數(shù)個攝像頭的拍攝數(shù)據(jù)。在城市攝像頭網(wǎng)絡與公眾安全這幕大戲中，ai已經(jīng)準備作為一名“超級警察”粉墨登場。那么，人工智能究竟能在多大程度上用于犯罪調(diào)查和警務工作呢？
城市攝像頭背后的ai，個任務當然是從人海中找出逃犯。記得當年抓周克華的時候，警方出動了大量警員日夜不停的看監(jiān)控，假如ai能夠快速完成這項工作，那當然一大善舉。
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域提供幫助，比如神經(jīng)營銷、認知研究以及解決犯罪等。
以今天人臉識別的完成度，近距離認出逃犯數(shù)據(jù)已經(jīng)毫不困難。難點是要在城市攝像頭拍攝到的人山人海中識別出某個人臉數(shù)據(jù)。比如歐洲一個叫做indect的攝像頭+人臉定位項目，就號稱能在足球場定位觀眾席里的嫌犯。用攝像頭+人臉識別抓捕逃犯的技術在中國也得到了飛速發(fā)展，很多機器視覺公司提供類似的算法解決方案。
aut研究員開發(fā)新ai，可提前預測人類決定
據(jù)外媒報道，來自新西蘭奧克蘭科技大學(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(kedri)的團隊進行的，其基礎是一個叫做脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(snn：spiking neural network)的新人工智能模型。
這個脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡可以被用于開發(fā)neucube，一個機器學習系統(tǒng)，可以模仿人類大腦的學習與識別模式。詳細來說，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡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)境和計算構架，用于創(chuàng)建類腦人工智能(brain-like ai)，其中包括跨領域的應用程序。
在該實驗中，20名參與者在觀看不同飲料標識視頻的同時，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習和分類模式。至于實驗結果，該算法可以在參與者有意識地感知飲料之前的0.2秒做出選擇預測。同時，它還顯示了參與者對這些標識的熟悉程度。
日本2019年開始全面實驗，ai刑警或將實現(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)，未來或將誕生能解決任何疑難案件的“ai刑警”。
其實除了日本和新西蘭，中國、美國等均將智能技術應用到警務領域。
近年來，政府一直大力投資公安信息化領域，全國過半的監(jiān)控攝像機已經(jīng)完成高清化改造，警務電子化和信息化已逐步完成，為人工智能向智慧警務領域滲透提供了先天的有利條件。
現(xiàn)階段，*門在公安信息化智能應用的規(guī)劃與設計、智慧型平安城市建設、視頻人像檢驗鑒定標準創(chuàng)新與探索、人工智能技術落地應用、無線智能警務建設等多個領域，進行人工智能技術應用的探索與實踐。
例如現(xiàn)在常見的ai安全應用，是預判人流密集度，從而實時示警引導人群疏散。我們這樣的人口大國，在人群密集時發(fā)生踩踏事故是重要的社會安全隱患。用ai識別人流擁擠程度是有效的解決方案。在今天中國很多一二線城市里，城市攝像頭背后的ai預警裝置已經(jīng)開始上崗工作。
與人流控制相似，車流控制也是城市安全ai的一個主攻方向。比如通過攝像頭判斷車禍發(fā)生從而時間報警，甚至通過車輛行駛軌跡異常來判斷酒駕和疲勞駕駛。
這些都已經(jīng)在今天部分中國城市中得到了應用，而這條ai安全之路也將得到更多的關注，取得更加優(yōu)異的成績。