這可不是“看面相”,一家中國(guó)AI公司利用面部識(shí)別追蹤罪犯得到外媒盛贊
這可不是曾被google懟過的AI面相說。
什么？你說你要利用面部識(shí)別來判斷誰是可疑人物，并對(duì)其進(jìn)行鎖定，在犯罪發(fā)生前就把它扼殺在萌芽階段？
這不就是老掉牙且沒有任何依據(jù)的面相學(xué)披著AI的外皮卷土重來么？呸，我才不相信這種充滿歧視和傲慢的偽科學(xué)呢。
伙計(jì)，淡定淡定，今天我們要介紹的可不是那篇去年11月由上海交大XiaolinWu和XiZhang上傳的論文《使用臉部圖像自動(dòng)推斷罪犯》（AutomatedInferenceonCriminalityUsingFaceImages）。這篇論文由于缺乏足夠數(shù)據(jù)支撐以及其充滿偏見的看面相研究方式，引爆的是社會(huì)輿論而非學(xué)術(shù)界的掌聲。谷歌研究員甚至專門寫了兩萬字長(zhǎng)文來批駁他們的理論。
這可不是人工智能在安防領(lǐng)域的正確打開方式，我們更應(yīng)該關(guān)注同一個(gè)人連續(xù)做出了哪些可疑舉動(dòng)，而非從一些再平常不過的面部特征來臆測(cè)其是否為嫌疑犯。
根據(jù)英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》（FinancialTimes）等多家知名外媒的報(bào)道，來自廣州的計(jì)算機(jī)視覺公司云從科技（CloudWalk）立志使用其出色的面部識(shí)別系統(tǒng)來記錄人們的行蹤，并根據(jù)其中的部分可疑舉動(dòng)、時(shí)間和地點(diǎn)，來為人們可能犯罪的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)分分級(jí)。
以人們的行為為關(guān)注重點(diǎn)，結(jié)合人臉識(shí)別和AI出色的預(yù)測(cè)功能，這聽上去是不是比看面相之類的神棍行為靠譜了些？
舉例來說，一位慈祥和藹的老奶奶走進(jìn)超市買了一把菜刀，這顯然不是什么值得人們注意的事情。但如果她之后在別的地方又買了錘子和麻袋，雖然不排除為家里進(jìn)行裝修的可能，但是不是也要提高對(duì)她的關(guān)注度呢？
另外一個(gè)例子是，流竄的小偷不好抓，但是長(zhǎng)時(shí)間在鬧市區(qū)鬼鬼祟祟徘徊的毛賊自然會(huì)被面部識(shí)別系統(tǒng)盯上。要么躲掉所有攝像頭，要么得手一次就整容一次，這兩種方法對(duì)于小偷來說都不太現(xiàn)實(shí)。人工智能自然就有了大顯身手的機(jī)會(huì)。
目前云從已經(jīng)與全國(guó)多個(gè)城市、省份的公安部門進(jìn)行聯(lián)手，提供能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)嫌疑人的面部識(shí)別軟件以提升防控級(jí)別，抓獲嫌疑人，為公安破案提供了新的思路和戰(zhàn)法。
利用人工智能輔助刑偵應(yīng)用到的AI技術(shù)可不單單只有圖像識(shí)別這一項(xiàng)，還包括行為識(shí)別、步態(tài)分析等涵蓋各方面的功能，甚至能做到在茫茫人群中精準(zhǔn)地揪出嫌疑犯。云從在6月底舉辦的內(nèi)蒙古安防展上，向我們展示了其人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)的四大特色：
打：當(dāng)案件發(fā)生時(shí)，利用以圖搜圖對(duì)嫌疑犯進(jìn)行身份確認(rèn)；進(jìn)行針對(duì)道路卡口、酒店網(wǎng)吧、重點(diǎn)場(chǎng)所的搜索得出嫌疑人軌跡，節(jié)省大量人力。當(dāng)重點(diǎn)人員出現(xiàn)在重點(diǎn)場(chǎng)所，進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警。
防：24小時(shí)不間斷運(yùn)轉(zhuǎn)，一旦檢測(cè)到嫌疑人員立即將人員信息、位置信息實(shí)時(shí)推送給民警。
管：對(duì)流動(dòng)人員管理登記。
控：對(duì)風(fēng)險(xiǎn)人員外出時(shí)軌跡進(jìn)行跟蹤，一旦出現(xiàn)在重點(diǎn)場(chǎng)所附近，系統(tǒng)會(huì)第一時(shí)間預(yù)警并將信息推送給值班臺(tái)進(jìn)行處置。
而另一家利用人工智能加強(qiáng)安防的公司浙江宇視科技還開發(fā)出了一個(gè)帶有些黑科技味道的變種記錄頻繁往返于敏感國(guó)家如越南和緬甸等國(guó)的可疑人員，對(duì)他們進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)記。
這可不是看面相，一家中國(guó)AI公司利用面部識(shí)別追蹤罪犯得到外媒盛贊
值得注意的是，其實(shí)在利用AI輔助刑偵這一領(lǐng)域，我國(guó)還真算不上是最早吃螃蟹的。
KeyCrime在意大利米蘭城已經(jīng)投入應(yīng)用超過了十年的時(shí)間，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來預(yù)測(cè)搶劫案件的具體發(fā)生地點(diǎn)。而在大洋彼岸的美國(guó)，一個(gè)名為PredPol的犯罪預(yù)測(cè)軟件已經(jīng)俘獲了美國(guó)最大的50個(gè)警署中過半的芳心，幫助警察預(yù)測(cè)犯罪發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)。
不過由于我國(guó)龐大的公民行為數(shù)據(jù)庫以及遍布全國(guó)的1.76億個(gè)攝像頭（產(chǎn)業(yè)研究公司IHSMarkit提供的數(shù)據(jù)），www.whsntf.cn，和上述兩個(gè)前輩相比，云從及本賽道的其他中國(guó)選手能享受到海量數(shù)據(jù)帶來的優(yōu)勢(shì)，更好地完成自己的任務(wù)。
上周四，為了加速我國(guó)AI發(fā)展，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，給出了具體的產(chǎn)業(yè)規(guī)模目標(biāo)和三步走計(jì)劃，力爭(zhēng)我國(guó)能做到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。
毫無疑問，利用人工智能打擊非法犯罪這一已經(jīng)迎來豐收的領(lǐng)域?qū)⒀永m(xù)近年來的火熱，日臻成熟。
科技部副部長(zhǎng)李萌表示，預(yù)測(cè)犯罪行為將成為AI在政府層面應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。如果我們合理應(yīng)用智能系統(tǒng)和設(shè)施，我們能提前預(yù)知誰有可能干壞事。
周曦，本碩就讀于中科大，www.whsntf.cn，于UIUC獲得博士學(xué)位
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