【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

　　很多人可能都看過《機械戰警》這部電影，里面的黑科技抓捕罪犯讓人大開眼界。隨著人工智能技術的發展，警用AI已不再是一個新鮮的話題，不管是安防、巡邏還是審訊，到處都充滿了AI的應用。特別是在中國，由于面部識別技術相對成熟，人工智能在警界的應用也是異常廣泛。不過，隨著越來越多的國家意識到人工智能的好處，并對其進行大力發展與推廣，AI已經進入到了更多國家的警用范圍。或許AI刑警將成為現實了。

資料圖

　　想象一下這樣一個場景：警察進入一個足球場，掃描人群，尋找一個他們認為是恐怖分子的人。為了實現這一目標，警察采用了面部識別技術，將恐怖分子的照片上傳到監控視頻網絡中，然后攝像機網絡會掃描整個體育場，直到其算法在人群中找到一個與之匹配的對象。

　　對其他人來說，這名恐怖分子看起來就像一個沒有犯罪記錄的普通人，對警察來說也是如此，但是多虧了這個算法，警察才能更好地完成任務。是不是在某種程度上，AI幫助警察縮短了偵破案件的時間呢?

　　實際上，這項技術早已在生活中展開應用，不過，鑒于最近不少犯罪事件的發生，很多人還是把預防罪犯的目光放到了正在蓬勃發展的人工智能身上。小智君曾在后臺收到這樣的留言，能不能開發一種可以提前預測犯罪行為的AI，讓更多的人能夠遠離危險?事實上，這也正是小智君所期望的。根據最新發布的一份報告，這項AI技術，或許很快就會成為現實了。

　　AUT研究員開發新AI，可提前預測人類決定

　　據外媒報道，來自新西蘭奧克蘭科技大學(AUT)的研究人員已經開發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。據悉，這項研究是由來自該校知識工程與發現研究機構(KEDRI)的團隊進行的，其基礎是一個叫做脈沖神經網絡(SNN：spiking neural network)的新人工智能模型。

　　這個脈沖神經網絡可以被用于開發NeuCube，一個機器學習系統，可以模仿人類大腦的學習與識別模式。詳細來說，脈沖神經網絡使用脈沖進行進行操作(這些脈沖是在某個時間點發生的離散事件，不是連續值);而NeuCube是一個開發環境和計算構架，用于創建類腦人工智能(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)記錄其大腦數據。這些數據會與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。

　　說實話，如果這項具有開創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，比如神經營銷、認知研究以及解決犯罪等。那么，人工智能究竟能在多大程度上用于犯罪調查和警務工作呢?

　　日本2019年開始全面實驗，AI刑警或將實現

　　據《日本經濟新聞》報道，日本警察廳將在2019年開始全面進行人工智能在調查犯罪中的應用。實驗中將摸索能否通過監控攝像頭圖像鎖定汽車車型、或在人群中發現可疑人員。如果能順利實現，未來或將誕生能解決任何疑難案件的“AI刑警”。

　　據了解，實證實驗的內容包括“判別汽車車型”、“分析可疑交易”以及“鎖定可疑人員和可疑物品”這3項。至于實驗費用，警察廳正計劃將其放入2019年度預算中，大概約為1.44億日元(約129萬美元)。值得一提的是，日本警察廳正式啟動AI實驗尚屬首次。

　　具體來說，汽車實驗的目標是，通過不清晰或只拍到一部分的監控攝像頭的圖像，鎖定車型、車齡和款式，將預先讓AI學習大量車輛數據。如果發現經過案件現場附近的汽車，將有利于尋找嫌疑人和目擊者。

　　而調查AI能否可以判斷金融交易等場合是否存在犯罪或洗錢嫌疑也是該實驗的目的之一。目前，日本的金融機構等認為屬于“可疑交易”而通報警方的情況每年約40萬起。讓AI學習過去的事例等，如果能鎖定存在犯罪可能的情況，調查效率將得到提高。此外，測試AI能否在舉行大規模活動時判別可疑人員和物品也是一項艱巨的任務。

　　能否將AI應用于實際的調查一線還是未知數，但警察廳將基于實驗成果，討論用于其他包括預防犯罪在內的所有警察活動中。

　　印度警察使用人工智能，人群中照樣鎖定你

　　去年，印度旁遮普警方(Punjab Police)的有組織犯罪控制部門(Organised Crime Control Unit)在破獲一起毒品交易案時，一名犯罪嫌疑人逃走了。但通過從現場恢復的手機照片，卻很快將這名罪犯繩之于法。

　　根據負責人Nilabh Kishore的說法，其團隊通過將犯罪嫌疑人的照片輸入旁遮普人工智能系統(PAIS：Punjab Artificial Intelligence System)進行了搜捕，之后成功抓獲。而PAIS是一個使用了人工智能輔助面部識別算法，可與國家警察維護的10萬多名犯罪記錄的數據庫相匹配的系統。也是在這個系統的幫助下，警察還成功找到了另一名受到指控的歹徒。

　　隨著不同地區的警察部門與私營企業合作的加深，利用較易獲得的技術來監控公民，進行犯罪調查在印度已成為一種常態。有些調查人員表示，這些工具可以幫助他們更容易地去跟蹤一些危險的嫌疑人，并與不同地區的同行取得聯系，加大對罪犯的控制。

　　當然，旁遮普并不是唯一一個使用了AI技術的警局，像Rajasthan、Maharashtra、Bihar、Telangana等地也都在部署類似的系統，Andhra Pradesh甚至還聯系了多個部門，建立了一個全州的監控系統。

　　美國FBI利用面部識別，可有效抓捕罪犯

　　美國作為一個科技領先的國家，在人工智能的應用方面也并不落后。事實上，FBI以及各地的州和地方執法部門正在越來越多的利用面部識別技術，來抓捕罪犯。

　　根據美國政府問責局(Government Accountability Office)的數據，現已有16個州允許聯邦調查局使用面部識別技術將犯罪嫌疑人的面孔與其駕駛執照或身份證的照片進行對比。此外，至少有四分之一的州或地方警察部門可以通過他們或其他機構的系統實現面部識別。甚至在猶他州，FBI可以搜索約520萬張駕駛執照或者公眾面部照片。

　　對此，執法官員表示，使用面部識別技術可以更容易、更有效地抓捕犯罪分子，并讓國家免受恐怖主義之害。

　　至于在中國，人工智能在警界的應用更是數不勝數，而且進展飛速。去年12月，有報道指出，通過智能攝像機掃描面部，利用基于人工智能的面部識別技術進行預測分析，然后就可以幫助警察提前預測罪犯，換句話說，利用AI預測誰會犯罪已成為現實。

　　這一技術是由于云從科技研發的，其發言人稱，“我們正在建立一個面部識別系統，根據某人去哪里、做了哪些動作，給他設置犯罪風險評級，然后將預測結果告知警方。比如說，買菜刀的人不可疑，但如果同一個人之后又同時買了一把錘子和一個袋子，那么這個人的可疑評級就會上升。”

　　一般來說，提前預測犯罪主要依賴的AI技術包括行為識別及步態分析。利用這些技術可以在人群中挑選出可疑的人。目前該技術已經非常成熟，甚至可以將人們與十年前拍攝的照片相匹配，如今該公司的軟件已經在國內50多個城市使用。

　　當然，人工智能在警界的應用也并不是一帆風順的。比如，此前美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union)測試了亞馬遜的面部識別系統“Rekognition”，結果該軟件錯誤地匹配了28名國會議員，將他們確定為了罪犯。但是，仔細想想，現在對人工智能技術的應用，并不是要讓人工智能取代人類獨當一面，而是希望通過它們可以幫助警方更快的解決問題。雖然目前人工智能還沒有完全準備好要C位出道，但相信隨著測試的進行，很快會有新的突破，屆時，或許我們可以好好的對罪犯大聲說一句“Sayonara”!