Чтение онлайн

Эта работа проходит в три этапа:

Разработанный инструмент позволил полицейским в интерактивном режиме с помощью таблиц формальных понятий выделить ряд признаков и выявить потенциальных подозреваемых.

Далее с помощью разработанной системы было проанализировано и визуализировано в виде диаграммы социальное окружение человека. Программа показала, с какими людьми и при каких обстоятельствах имел дело подозреваемый. То есть, по сути, были очерчен круг лиц, возможно причастных к ОПГ.

Компания Fujitsu Laboratories Ltd. совместно с Университетом электрокоммуникаций (Япония) разработала алгоритм для поимки преступника в городе. Алгоритм основан на теории игр, которая математически описывает технологию защиты и нападения как технологию для принятия решений. Раньше технологию было сложно применить в городских условиях, так как объем информации увеличивался с размером уличной сети города. Справиться с этой проблемой позволит технология «сжатия сети», разработанная Fujitsu Laboratories Университетом электрокоммуникаций.

Разработка планов безопасности общественных сооружений (вокзалов, аэропортов) исторически основывалась на интуиции и опыте, однако в последние годы стала очевидной необходимость обеспечения повышенной безопасности с помощью ИИ. Алгоритмы способны развернуть ресурсы безопасности в соответствии с движением людей и психологическими характеристиками преступников.

Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института создала алгоритм, который с помощью технологии глубокого обучения позволяет искусственному интеллекту (ИИ) использовать шаблоны человеческого взаимодействия, чтобы предсказывать, что может произойти дальше. Исследователи загружали в программу видео с примерами социальных взаимодействий людей и тестировали ее, проверяя, насколько хорошо она «обучилась», чтобы быть в состоянии давать прогнозы.

Визуальные материалы для ИИ включали шестьсот часов видео с YouTube и телевизионных сериалов. В то время как такой выбор мог показаться сомнительным, что одними из критериев были доступность и реализм.

Ученые представили компьютеру видео, где люди показаны за одну секунду до выполнения одного из следующих четырех действий: обниматься, целоваться, приветствовать жестами руки и пожать руку. Искусственный интеллект был в состоянии правильно угадать в 43 процентах случаев по сравнению с людьми, которые угадывали в 71 проценте.

Наделение ИИ способностью понимать визуальные действия, подобно тому, как это делают люди, может стать предшественником разработки интеллектуальных камер безопасности, которые будут способны как можно раньше вызывать скорую или полицию.

Это не первая попытка прогнозирования ситуации с помощью видео, но на этот раз были достигнуты болел точные результаты. Причина заключается в том, что, во-первых, новый алгоритм отличается от предыдущих попыток видео прогнозирования, в которых приоритетом была точность пиксельного представления. Он прогнозирует развитие ситуации, используя абстрактное представление, и фокусируется на важных признаках, при этом он самостоятельно обучается и использует так называемые «визуальные представления», чтобы различать визуальные сигналы, которые играют важную роль в социальных взаимодействиях, от тех, которые таковыми не являются. Это вполне естественно для человека, но является сложной задачей для ИИ.

Доктор Шимей Пан из Университета Мэриленда (США) и работающие с ней специалисты создали в 2017 году нейронную сеть, которая с высокой точностью определяет, страдает ли тот или иной пользователь соцсети Facebook какой-либо зависимостью – алкогольной, табачной, наркотической.

Возможности такой диагностики система искусственного интеллекта приобрела в процессе обучения – достигла упражнениями, которые исследователи разработали с помощью трех баз данных. Одна содержала 21 миллион постов, написанных 100 тысячами пользователей, участвовавших в психологических тестах. Другая – 5 миллионов лайков, оставленных 250 тысячами посетителей соцсети. Третья база включала данные на более чем 13 тысяч пользователей, о которых было известно, что они страдают той или иной зависимостью.

Итог обучения: нейронная сеть доктора Шимей Пан выявляет наркоманов с точностью в 84 процента, алкоголиков – с точностью 81 процент, а курильщиков правильно определяет аж в 86 случаях из 100. И это не предел – искусственный интеллект продолжает обучаться. И когда-нибудь достигнет 100-процентной эффективности.

Японское министерство, контролирующее таможню, в 2017 году начало полевые испытания искусственного интеллекта и дронов для борьбы с контрабандой, планируя полностью внедрить такую технологию в преддверии Олимпийских игр 2020 года.

В настоящее время таможенные инспекции в аэропортах и гаванях проводят визуальную проверку рентгеновских снимков для выявления контрабанды наркотиков и взрывчатых веществ. В дополнение к визуальным осмотрам министерство финансов планирует использовать искусственный интеллект. С его помощью будут проанализированы уже имеющиеся в базе данных изображения, чтобы помочь выявлять контрабанду в рентгеновских изображениях.

Также будут подвергнуты анализу данные таможен о въезде и выезде людей из Японии, а также об экспорте-импорте грузов, чтобы определить, когда высока вероятность провоза контрабанды.

Распространение авиакомпаний-лоукостеров привело к резкому увеличению числа прибытий авиалайнеров поздней ночью и ранним утром, особенно из Азии. Новая технология может помочь ускорить проведение проверок в аэропортах, даже если ими занимаются всего несколько таможенников.

Особая активность в работах по созданию ИИ наблюдается в КНР. Первая в Китае национальная лаборатория по разработке технологии «мозгоподобного» искусственного интеллекта (ИИ) 13 мая 2017 года открылась в городе Хэфэй, являющемся административным центром провинции Аньхой (Восточный Китай). Создание этой лаборатории было утверждено Государственным комитетом по делам развития и реформ КНР. Она базируется в Китайском научно-техническом университете и нацелена на развитие парадигмы «мозгоподобных» вычислений и их приложений.

Данный университет известен своей лидирующей ролью в разработке технологии квантовой связи, он размещает национальную лабораторию в сотрудничестве с ведущими китайскими научными учреждениями, включая университет Фудань и Шэньянский институт автоматизации Академии наук Китая, а также оператора крупнейшего в Китае сервиса интернет-поиска – Baidu.

Ректор Китайского научно-технического университета, председатель национальной лаборатории Вань Лицзюнь сообщил информационному агентству Синьхуа, что возможность имитировать способности человеческого мозга по сортировке информации поможет создать полную парадигму разработки технологии ИИ. Лаборатория будет проводить исследования по управлению машинным обучением, включая распознавание сообщений и использование визуальных нейросетей для решения задач.

Власти Китая с 2016 года начали вводить систему оценки граждан по степени их благонадежности на основе ИИ и Больших данных. Каждому человеку будет присвоен некий рейтинг, от которого будет полностью зависеть его жизнь. Сказанное касается всего – от образования до банковских кредитов.

Это не просто концепция проекта. Большая часть описанной выше идеи уже реализована и проверяется в работе властями «на местах». В настоящее время в некоторых регионах страны тестируется система, которая позволяет создавать цифровые записи о гражданах. В каждой записи (анкете) будут фиксироваться детали социальной жизни гражданина и его финансовые действия.