深度|當(dāng)監(jiān)控?cái)z像頭有了AI大腦，是福還是禍？
我們通常會(huì)把監(jiān)控?cái)z像頭想作是電子眼。對(duì)此，不同的人看法也大相徑庭，有人認(rèn)為電子眼是在監(jiān)控我們，有人認(rèn)為它在幫助我們密切注意環(huán)境。但實(shí)際上，它們更像是舷窗：當(dāng)有人通過(guò)舷窗看時(shí)，它們才有用武之地。有時(shí)候這意味著人們會(huì)從磁盤錄像中查看現(xiàn)場(chǎng)畫面。但是大多數(shù)監(jiān)控?cái)z像頭都是被動(dòng)觀察者。它們只是用作震懾，或是在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)提供線索。你的汽車被偷了？那就去查看閉路電視監(jiān)控吧。
不過(guò)這一情況正在發(fā)生改變且以一種很快的速度。人工智能為監(jiān)控?cái)z像頭配備了數(shù)字大腦來(lái)匹配眼鏡，并讓其無(wú)需人力參與就可自行分析現(xiàn)場(chǎng)視頻。這對(duì)公共安全來(lái)說(shuō)也許是好消息，它可以幫助警察以及第一目擊者更容易得發(fā)現(xiàn)犯罪或事故。此外，它還可以廣泛應(yīng)用于科學(xué)和工業(yè)。但是這卻會(huì)嚴(yán)重侵犯未來(lái)的隱私并對(duì)社會(huì)公平帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)。
如果政府通過(guò)閉路電視能夠追蹤到大量人群，那會(huì)發(fā)生什么情況呢？如果警察在數(shù)據(jù)庫(kù)中僅僅通過(guò)上傳側(cè)面照片，就能以這種電子方式在城市里跟蹤你呢？如果在當(dāng)?shù)刭?gòu)物中心，攝像頭運(yùn)行的是一個(gè)具有偏見(jiàn)的算法，它會(huì)因?yàn)椴幌矚g某一類型的年輕人就去通知警察嗎？
這些情況也許距離我們還很遙遠(yuǎn)，但當(dāng)下我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)人工智能結(jié)合監(jiān)控會(huì)帶來(lái)什么樣的后果了。ICRealtime就是一個(gè)例子。去年十二月發(fā)布的旗艦產(chǎn)品被稱作是閉路電視界的Google。有一個(gè)叫做Ella的應(yīng)用及網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)就是利用人工智能分析視頻中發(fā)生的事情并且使其提供及時(shí)搜索。Ella可以識(shí)別成千上萬(wàn)種自然語(yǔ)言查詢，用戶可以搜索鏡頭從而找到呈現(xiàn)特定動(dòng)物、穿著某種顏色衣物或是單個(gè)車型的片段。
在網(wǎng)頁(yè)演示中，ICRealtime的首席執(zhí)行官M(fèi)attSailor向我們展現(xiàn)了Ella與大約40個(gè)攝像頭連接起來(lái)對(duì)一個(gè)公園實(shí)施監(jiān)控。他輸入了各式各樣的搜索內(nèi)容紅衣服的男士、UPS火車、警車幾秒鐘時(shí)間內(nèi)，所有關(guān)鍵詞都得到了相關(guān)的影像片段。之后，通過(guò)限定時(shí)間和地理位置，他將搜索結(jié)果的范圍縮小了并展示了用戶可以如何表達(dá)贊成或是反對(duì)從而優(yōu)化結(jié)果就像Netflix一樣。
舉個(gè)例子，某地發(fā)生了一起搶劫，但你不知道實(shí)際情況到底如何。Sailor說(shuō)道，但搶劫發(fā)生之后，有一輛Jeep牧馬人向東加速駛?cè)�。所以我們就輸�?lsquo;Jeep牧馬人’，然后我們就可以獲得影像片段了。屏幕上開始出現(xiàn)片段，顯示出鏡頭前滑過(guò)的多輛Jeep牧馬人。Sailor表示這是人工智能和閉路電視結(jié)合的第一大優(yōu)勢(shì)：更容易去找到你要尋找的內(nèi)容。沒(méi)有這項(xiàng)技術(shù)，除了攝像頭，你什么都不知道。你需要連續(xù)數(shù)小時(shí)觀看影像從而進(jìn)行篩選。他解釋道。
Ella在GoogleCloud上運(yùn)行，它可以從幾乎任何一個(gè)閉路電視視頻系統(tǒng)中搜索鏡頭。Sailor表示：從單攝像頭系統(tǒng)例如保姆攝像頭或?qū)櫸飻z像頭到擁有成千上萬(wàn)攝像頭的企業(yè)系統(tǒng)，Ella都能適用。用戶每月支付費(fèi)用，起價(jià)為大約7美元，總價(jià)會(huì)根據(jù)攝像頭數(shù)量的增加而增長(zhǎng)。
ICRealtime的目標(biāo)受眾是各種規(guī)模的企業(yè)，但它也認(rèn)為這一技術(shù)能夠吸引個(gè)人消費(fèi)者。新興市場(chǎng)上，亞馬遜、Logitech、Netgear以及谷歌旗下的Nest智能家居已經(jīng)讓這些顧客開始廣泛使用安防攝像頭。但是Sailor表示這一技術(shù)要比ICRealtime簡(jiǎn)陋得多。這些攝像頭連接到家庭WiFi上，通過(guò)應(yīng)用程序提供實(shí)時(shí)視頻流。當(dāng)它們發(fā)現(xiàn)有東西在移動(dòng)的時(shí)候，它們就會(huì)自動(dòng)記錄影像。但是Sailor表示它們無(wú)法區(qū)分闖入者和鳥類的區(qū)別，這就會(huì)導(dǎo)致很多誤報(bào)。這是非�；A(chǔ)的技術(shù)，已經(jīng)存在很多年時(shí)間了。他說(shuō)道，這不含人工智能，也不包括深度學(xué)習(xí)。
這種情況不會(huì)持續(xù)太長(zhǎng)時(shí)間了。雖然ICRealtime提供的云分析工具可以升級(jí)現(xiàn)有傻瓜式的攝像頭，其他公司則是直接將人工智能嵌入在硬件里。BoulderAI就是這樣一家初創(chuàng)企業(yè)，公司利用自己獨(dú)立的人工智能攝像頭推出視覺(jué)即服務(wù)。在設(shè)備中結(jié)合人工智能帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)在于，它們無(wú)需互聯(lián)網(wǎng)連接就能工作。BoulderAI向各行各業(yè)出售產(chǎn)品，為每位客戶量身定制機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)。
這些應(yīng)用已經(jīng)遍布各行各業(yè)了。創(chuàng)始人DarrenOdom在采訪中這樣說(shuō)道，我們的平臺(tái)出售給了銀行業(yè)、能源業(yè)的公司。我們甚至有一個(gè)應(yīng)用是去觀察披薩，決定它們的形狀和大小是否合適。
Odom還舉了一個(gè)在愛(ài)達(dá)荷州建造水壩的客戶例子。為了符合環(huán)保規(guī)定，他們正在監(jiān)控設(shè)施頂部的魚類數(shù)量。Odom表示：他們過(guò)去是安排了一個(gè)人坐在窗口看著魚梯，數(shù)有多少條鮭魚游過(guò)。（顧名思義，魚梯就是一條階梯式的航道，魚類可以借此向上游。）之后，他們轉(zhuǎn)而使用視頻技術(shù)，有人（遠(yuǎn)程）進(jìn)行監(jiān)控。最終，他們聯(lián)系到了Boulder公司，后者為其打造了一個(gè)定制化的人工智能閉路電視系統(tǒng)，從而識(shí)別通過(guò)魚梯向上游的魚的種類。我們真的可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)識(shí)別魚的種類。我們現(xiàn)在能夠100%的識(shí)別愛(ài)達(dá)荷州的鮭魚。odom驕傲地說(shuō)道。
如果ICRealtime代表的是市場(chǎng)的通用端，那么Boulder則呈現(xiàn)了精品承包商可以在這個(gè)市場(chǎng)上做些什么。這兩種情況下，這些公司現(xiàn)在提供的服務(wù)不過(guò)也只是冰山一角。就像機(jī)器學(xué)習(xí)在識(shí)別物體能力方面取得迅速進(jìn)步一樣，它分析場(chǎng)景、活動(dòng)和動(dòng)作的能力也有望快速提升。一切準(zhǔn)備工作都已經(jīng)完成，包括基礎(chǔ)研究、計(jì)算能力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集這是創(chuàng)建出色人工智能的關(guān)鍵要素。視頻分析的兩個(gè)最大數(shù)據(jù)集來(lái)自YouTube和Facebook，兩家公司都希望人工智能幫助它們控制平臺(tái)上的內(nèi)容（不過(guò)兩家公司也都承認(rèn)現(xiàn)在還沒(méi)有做好準(zhǔn)備）。例如說(shuō)，YouTube的數(shù)據(jù)集包含超過(guò)45萬(wàn)小時(shí)帶標(biāo)簽的視頻，公司希望這能夠激發(fā)視頻理解的創(chuàng)新和進(jìn)步。參與構(gòu)建此類數(shù)據(jù)集的機(jī)構(gòu)有很多，這也讓我們對(duì)該領(lǐng)域的重要性有了一些了解。谷歌、麻省理工學(xué)院（MIT）、IBM和DeepMind都參與進(jìn)來(lái)并創(chuàng)建了類似的項(xiàng)目。
ICRealtime已經(jīng)在致力于開發(fā)面部識(shí)別等高級(jí)工具了。之后，它想要分析屏幕上發(fā)生的情況。Sailor表示他已經(jīng)和教育行業(yè)的未來(lái)顧客進(jìn)行過(guò)交談，對(duì)方希望當(dāng)學(xué)生在學(xué)校遇到麻煩的時(shí)候，監(jiān)控能夠識(shí)別出來(lái)。比如說(shuō)，他們對(duì)于發(fā)生打架的預(yù)先通知這一功能很感興趣。他說(shuō)道。所有的系統(tǒng)都需要注意聚集在一起的學(xué)生，之后提醒某個(gè)人，他就可以查看視頻內(nèi)容來(lái)看看發(fā)生了什么或是親自去調(diào)查。
Boulder也在探索這類高級(jí)分析。公司正在開發(fā)的一個(gè)原型系統(tǒng)就是分析銀行內(nèi)人們的行為。我們專門尋找壞人，并且區(qū)分正常人的行為和越界者行為之間的區(qū)別。Odom說(shuō)道。為了做到這一點(diǎn)，他們使用舊的安全攝像頭拍攝的影像來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)來(lái)發(fā)現(xiàn)異常行為。但是這種視頻大多低質(zhì)，因此他們也會(huì)找一些演員來(lái)拍攝訓(xùn)練視頻片段。Odom沒(méi)有講述具體細(xì)節(jié)，但表示這個(gè)系統(tǒng)會(huì)尋找特定的面部表情和行為。我們的演員會(huì)做一些類似蹲伏、推擠以及回頭撇的動(dòng)作。他說(shuō)道。