Скоро на улицах появятся камеры с искусственным интеллектом

Как искусственный интеллект меняет цифровую фотографию

10 января 2018, 23:55     1676

Все мы привыкли к тому, что из года в год цифровые камеры становятся немного лучше. Как правило – за счет небольшого аппаратного апгрейда. В течение десятилетий инженеры совершенствовали камеры, добавляя их сенсорам пару мегапикселей или улучшая оптику.

Но в последние пару лет эта тенденция изменилась. Развитие аппаратной составляющей практически достигло предела. То есть, физически улучшать камеры уже не получится, не увеличив при этом их размер.

Потому битва за лучшую камеру перешла из аппаратной плоскости в программную.

Сегодня самые удивительные инновации в области цифровой фотографии создаются не благодаря инженерам, разрабатывающим сенсоры и объективы, а благодаря искусственному интеллекту и самообучающимся алгоритмам.

Портретный режим

Обратите внимание

Возможно, самое впечатляющее достижение цифровой фотографии за последние годы – новый портретный режим. Начиная с 2016 года практически все флагманские модели смартфонов имеют двойные камеры. Это позволяет им фиксировать глубину объекта и искусственно создавать эффект размытого заднего фона.

Конечно, зеркальные фотоаппараты умеют делать фото с размытым задним фоном уже много десятилетий. Вот только для этого им нужен крупный объектив. Большой объектив невозможно вставить в маленький смартфон, так что до появления двойных камер ни один мобильный телефон не был способен делать снимки с размытым задним фоном.

Впрочем, на этом прогресс не остановится. Совсем скоро искусственный интеллект позволит отказаться от двойных камер и вернуться к системам с единственным сенсором. Умный алгоритм будет определять объект съемки на фото и размывать фон вокруг него. Таким образом, необходимость в двойной камере отпадет.

Искусственный фотограф

Портретный режим – не единственный пример того, как искусственный интеллект меняет цифровую фотографию. Самообучающиеся алгоритмы способны делать многое из того, что раньше казалось просто невозможным.

Например, многие пользователи хотели бы снимать профессиональным зеркальным фотоаппаратом, но их отпугивает огромное количество настроек и параметров. Тут на выручку тоже приходит искусственный интеллект. К примеру, стартап Arsenal разрабатывает одноименное устройство, которое представляет собой умный ассистент фотографа.

Миниатюрный гаджет подключается к фотоаппарату и позволяет пользователю удаленно менять настройки фотокамеры при помощи смартфона. Но еще более важно то, что Arsenal может сам устанавливать оптимальные параметры для каждого конкретного снимка.

То есть, если раньше фотографу приходилось самому выбирать оптимальные выдержку, чувствительность и прочие параметры, теперь этим может заняться ассистент.

Источник: https://igate.com.ua/news/20930-kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-tsifrovuyu-fotografiyu

Всевидящее око: как видеокамеры обеспечивают порядок на улицах Москвы

Безопасность всегда и везде. В Москве за порядком на улицах города следят более 60 тысяч сотрудников МВД. Большую помощь им оказывают 150 тысяч камер видеонаблюдения. С использованием этой системы раскрываются до 70% правонарушений. Корреспондент «МИР 24» Анна Деркач узнала, как работает служба безопасности.

Конец рабочей недели Александр захотел отметить пивом. Но домой решил не заходить. А потягивать пенное прямо во дворе – на лавочке. 

– На Вас сейчас будет составлен протокол за распитие спиртных напитков на детской площадке.  На патрульных Александр не в обиде. Российские законы знает. Так что в этой ситуации сам виноват.  «Конечно, они правы. Нужно таких, как я, ловить и наказывать. Почаще бы так. Поменьше было бы всяких нарушений», – указал задержанный Александр Иванов.

А статистика подтверждает: Москва стала безопаснее. В прошлом году уровень преступности был самым низким за последние пять лет. «Количество краж уменьшилось на 10%, количество угонов на 7-8%, количество преступлений на улице в целом на 30%.

Важно

 Уровень преступности по сравнению с прошлым годом у нас упал процентов, наверное, на 20», – указал  командир роты патрульно-постовой службы Роман Канивец. Обеспечивать безопасность в большом городе во многом помогает система видеонаблюдения. В Москве она одна из крупнейших в мире. 160 тысяч камер. Если посчитать, то получается на каждый квадратный километр их 54.

Круглосуточно они фиксируют все, что происходит. Сейчас в Москве трудно найти двор или подъезд, где еще нет «всевидящего ока». И результаты такой бдительности уже есть. 70% преступлений, совершенных в Москве, попадает на камеры видеонаблюдения.  Разглядывать город через камеры могут 16 тысяч пользователей. Это не сами жители, а сотрудники экстренных служб.

Полиция, МЧС, а также коммунальщики и власти. «Мы можем посмотреть, что происходит прямо сейчас, можем посмотреть архив, можем получить доступ к управлению камерами, потому что часть камер являются управляемыми и мы можем поворачивать, приближать, отдалять и так далее.

И, естественно, каждый может прямо со своего рабочего места получить доступ к той информации, которая ему необходима», – подчеркнул начальник отдела видеонаблюдения департамента информационных технологий Москвы Дмитрий Головин. Но даже если усадить за мониторы всех силовиков, обработать такой объем информации просто нереально. На помощь пришел искусственный интеллект.

Москва – один из пионеров в работе с системой распознавания лиц. Камера снимает человека, а компьютер сравнивает его изображение с базами данных, например, уголовного розыска. Если человек похож на преступника, система сразу даст знать. Полицейские получат сигнал на свои смартфоны. Во время чемпионата мира по футболу умные камеры ловили подозрительные лица на стадионах, в фан-зонах и местах массовых гуляний. 

«Лица были задержаны при активном потоке при достаточно серьезном скоплении людей. Трое из них находились в федеральном розыске, один англичанин находился в интерполе, в международном розыске. Один аргентинский хулиган. Ну и наши болельщики, которые недостойно себя вели», – указал руководитель департамента региональной безопасности и противодействия коррупции Москвы Владимир Черников.

Задача тех, кто обеспечивает порядок – работать на опережение. Поэтому совсем скоро умные видеокамеры появятся в большинстве московских дворов и в школах. 

ПОЗНАЙ ДЗЕН С НАМИЧИТАЙ НАС В ЯНДЕКС.НОВОСТЯХ

Источник: https://mir24.tv/news/16319318/vsevidyashchee-oko-kak-videokamery-obespechivayut-poryadok-na-ulicah-moskvy

Умные камеры как элемент общественной безопасности

На прошедшей конференции ITSF 2018 в Казани нам удалось пообщаться с экспертами компании «ICL Системные технологии», которые рассказали о планах создать центр компетенций по системам интеллектуального видеонаблюдения совместно с китайской компанией Hikvision. Технологии искусственного интеллекта используются для сложных задач видеоаналитики, апробированные этим производителем (Hikvision) в Китае, позволяют использовать умные камеры для решения самых разных задач общественной безопасности и бизнеса.

Введение

Применение технологий искусственного интеллекта в различных отраслях науки и техники, внедрение его в повседневную жизнь значительно упростило задачи безопасности.

Скорость обработки данных, извлечение важной информации, идентификации людей и почти любых объектов, детектирование поведения объектов позволяют быстро реагировать на возможные нарушения и инциденты, что сокращает затраты и обеспечивает эффективность систем безопасности.

Искусственный интеллект будет полезен там, где он может решить задачу лучше и быстрей, чем человек. В видеонаблюдении таких задач немало. Например, при обработке параллельного изображения, передаваемого с нескольких камер, оператор может упустить важный момент, а общие объемы информации необъятны для человека.

Совет

Здесь на помощь приходит видеоаналитика, задачей которой является составление метаданных, описывающих объект, выявление значимых событий, детектирование отклонений в поведении объекта наблюдения в видеопотоке для дальнейшего реагирования на них заранее определенным способом.

А объединение таких систем в сеть позволит получать информацию о перемещении объекта даже без его идентификации.

Искусственный интеллект для видеоаналитики

Видеоаналитика может быть как программной, где данные обрабатываются на регистраторе или сервере, так и аппаратной — обработку выполняет процессор, встроенный в камеру. Такие камеры называют smart — то есть умные.

Есть несколько методов обработки информации:

  1. Методы обработки изображений, основанные на сравнении пикселей — используются в детекторах движения, детекторах оставленных предметов и т. д. Отметим, что на этом уровне реализовано большинство алгоритмов.
  2. Распознавание объектов. Алгоритм основан на определении класса объекта по его видеоизображению с последующим сравнением с базой данных объектов. Сюда входит распознавание лиц, номерных знаков и т. д. Это аналитика относительно простого уровня.
  3. Анализ поведения и отслеживание объектов в кадре. Методы основаны на сложных математических алгоритмах, при этом в большинстве случаев сложно составить алгоритм, который бы точно описывал поведение объектов в кадре. Еще сложней реализовать «передачу» объекта с одной видеокамеры на другую.

Рассмотрим практический пример — наблюдение за людьми в общественных местах. Скажем, в торговый центр зашел человек, похожий на подозреваемого. Этот человек перемещался по магазину с большим рюкзаком, который может содержать опасный груз. Когда службе охраны удалось его идентифицировать, он уже побывал в различных помещениях и исчез на парковке.

Читайте также:  Промышленный робот учится методом проб и ошибок

Как его найти на видеозаписях камер, установленных на этажах, и объединить эти видеозаписи? В этом случае используется видеоаналитика, которая помогает идентифицировать человека и сопоставить с информацией, имеющейся в базах данных или проследить за перемещением человека даже при его отсутствии в базах данных.

Сегодня существуют технологии, позволяющие выполнять все эти операции в автоматическом или полуавтоматическом режиме.

Рисунок 1. Камеры Hikvision: наблюдение на улице. Отличаются дальностью регистрации сигнала

Как пояснил Айдар Гузаиров, генеральный директор «ICL Системные технологии», на примере камер Hikvision, такая возможность достигается с помощью анализа огромного потока метаданных, формируемых камерами, которые характеризуют тот или иной объект, попавший в поле зрения камеры.

Рисунок 2. Панорамная камера Hikvision

«На основе полученной информации формируется база данных, где хранится информация обо всех фиксируемых событиях. Это значительно упрощает поиск в видеоархиве и помогает оптимизировать хранение данных.

Могут создаваться различные сценарии для использования этих метаданных — например, отслеживание пути следования объекта.

Получив данные с различных камер, можно узнать, как передвигался объект, где он может находиться сейчас», — пояснил Айдар Гузаиров.

Рассмотрим перекресток на центральных улицах — это довольно загруженная часть города. И при использовании камер фиксируются все перемещения объектов. Если необходимо получить маршрут передвижения, то достаточно просто создать запрос на получение этой информации по заданному объекту. Это значительно упрощает работу поисковых служб.

По словам Айдара Гузаирова, эта технология используется в системах «Безопасный город» Китая — правительственной программе обеспечения безопасности населения. Камеры, подключенные к системе, размещены практически во всех общественных точках Китая. Согласно статистике, под наблюдением камер находится больше половины страны.

Отметим, что такие колоссальные возможности не остались без внимания производственных компаний. Используя эти технологии, можно упростить и удешевить  автоматизацию производства, повысить уровень контроля за производственными мощностями, качества продукции а также эффективность работы и безопасность работников.

«В России пока это направление не очень развито.

Обратите внимание

Но на базе „ICL Системные Технологии“ в  Технопарке имени Попова в „Иннополисе“ планируется создание Центра компетенций, и с представителями китайской компании Hikvision сейчас ведутся переговоры на предмет обмена опытом, миграции проверенных эффективных решений и разработке на этой базе адаптированных и доработанных для России решений», — поясняет эксперт.

Рисунок 3. Видеотрансляция с камеры Hikvision, демонстрационная зона на 12-м форуме ITSF в Казани

Область применения умных камер и видеоаналитики

Умные камеры встроены в различные системы видеонаблюдения, в том числе в автомобили, дроны, трек-системы, роботы, и могут применяться во многих областях:

  1. Безопасность. Тепловизоры, умные камеры, дроны, искусственный интеллект и практически любой продукт Hikvision может использоваться в системах обеспечения физической и информационной безопасности. Системы распознавания лица или поведенческий анализ позволят быстро обнаружить и обезвредить преступника.

Рисунок 4. Инфракрасный режим наблюдения камеры Hikvision

  1. Производство. Машинное зрение, роботы и видеоаналитика применяются для автоматизации производства. Это позволяет сократить затраты на персонал и увеличить производительность и качество продукции.
  2. Сельское хозяйство. Дроны, оснащенные камерами видеонаблюдения, могут передавать результаты обследования сельхозугодий, обеспечивать наиболее эффективный режим использования сельхозугодий, а также анализировать состояние лесов.
  3. Логистика. Отслеживание грузов, создание маршрутных карт и прочих необходимых документов для доставки грузов. «Например, всю логистику компании Alibaba выполняют роботы», — сообщил Дмитрий Трофимов.
  4. СКУД и пропускные системы, оснащенные умными камерами, позволяют увеличить скорость прохода через различные пропускные системы. Особенно это важно для крупных предприятий, в общественном транспорте или на мероприятиях, где может быть огромное количество людей.
  5. Спорт. Отслеживание результатов, фиксация спорных моментов и помощь арбитрам (VAR на Чемпионате мира по футболу) или столкновения спортивных машин в российской серии кольцевых гонок (СМП РСКГ). Компания Hikvision имеет большой опыт в реализации проектов по обеспечению видеонаблюдения на спортивных объектах. Более 7 проектов как в России, так и за рубежом, среди которых Олимпийские игры в Пекине 2008 года, Ледовый дворец в Сургуте, «Платинум Арена» в Хабаровске, стадион «Петровский» в Санкт-Петербурге и др.

Рисунок 5. На двери HyundaiSolaris татарстанской профессиональной автоспортивной команды AGTeam находится система для онлайн-трансляции спортивных заездов на СМП РСКГ 2018 для телеканала МАТЧ ТВ

Рисунок 6. Пропускная система с использованием оборудования Hikvision

Выводы

В России технологии видеоаналитики набирают популярность, повсеместное использование таких систем растет, что позволит значительно упростить и улучить качество жизни, сделав ее безопасней.

Видеоаналитика и системы с ее применением помогают решать многие задачи:

  • Первичная обработка видеоархива с выделением ключевых событий, например, чтобы сэкономить время оператора, занимающегося поиском нужного события, или исключить возможность ошибки.
  • Оптимизация видеоархива путем записи на устройство хранения только ключевых событий, что позволяет существенно уменьшить объем сохраняемых данных.
  • Контроль за перемещением объектов в кадре, когда по видеозаписи можно определить нарушение порядка или правил движения.
  • Верификация тревожных событий при активизации функций «детектор очередей», «детектор драк», «детектор оставленных предметов» и др.
  • Оперативное реагирование на тревожные события, выявляемые благодаря использованию на объекте умных видеокамер.

Источник: https://www.anti-malware.ru/analytics/Technology_Analysis/smart-cameras-for-public-security

Legal Tech: искусственный интеллект vs дорожные штрафы – новости Право.ру

В России с помощью камер устанавливается нарушение скоростного режима: техника фиксирует нарушение, а инспектор только подписывает готовый документ. В Москве работают так называемые мобильные комплексы фиксации (МКФ). В режиме онлайн система проверяет, оплачено ли каждое парковочное место. При этом на улицах каждые 15 минут курсируют МКФ и ведут съемку.

Если место не оплачено, то автоматически формируется материал об административно-правовом нарушении и отправляется по почте водителю. Иногда предприимчивые водители номера заклеивают. На этот случай технологии не помогут, однако вместо нее работает пешая парковочная инспекция, которая вправе «удалить препятствия, находящиеся на номере и мешающие фотофиксации».

Следующим шагом предлагается автоматически проверять с помощью камер наличие полиса ОСАГО, эксперимент начался в Москве 1 ноября этого года. В правительстве сообщают, что ошибок быть не должно: прямо перед выпиской штрафа наличие полиса будет проверяться повторно.

Алена Зеленовская, руководитель практики уголовного права Amulex, рассказывает, что с автоматическим выявлением ОСАГО проблемы возникнут у ничего не подозревающих автолюбителей, уверенных, что ответственность их должным образом застрахована, однако ставших жертвами мошенников, которые сбыли им поддельные договоры ОСАГО. «Обжаловать постановление будет бесперспективно. Единственный механизм в данном случае – это пытаться установить и привлечь к уголовной ответственности мошенников с помощью правоохранительных органов. И, конечно, заключить новый договор страхования ответственности», – считает Зеленовская.

Зеленовская подчеркивает, что самая частая проблема, связанная с автоматическими штрафами, – это ненадлежащий субъект привлечения к административной ответственности.

«Зачастую собственник находится за много километров от своего транспортного средства, а скоростной режим нарушает гражданин, допущенный к управлению автомобилем по договору ОСАГО.

Право обжаловать постановление есть, и шансы отмены неплохие, однако утрачивается возможность уплатить половину назначенного штрафа», – отмечает она.  

Другой возникающий вопрос – двойное привлечение водителя к административной ответственности за превышение скоростного режима. «Это происходит, когда на одном и том же участке дороги установлены две дорожные камеры, фиксирующие административные правонарушения в автоматическом режиме.

Например, одна дорожная камера фиксирует транспортное средство по ходу его движения, а вторая, установленная на противоположной стороне дороги, фиксирует скорость удаляющегося автомобиля сзади.

В этом случае необходимо обжаловать второе постановление: сопоставить фото из обоих постановлений и доказать, что оба правонарушения зафиксированы в одном и том же месте, с коротким временным интервалом», – рекомендует Зеленовская.

Также бывают сбои, когда номер распознан неверно или совершены ошибки в подсчете скоростного режима. В первом случае – решение простое, нужно направить в ГИБДД  жалобу и копии документов, подтверждающих принадлежность автомобиля с номером, не совпадающим с номером в постановлении. Во втором случае нужно обжаловать штрафы по основанию неисправности фиксирующего устройства.

Важно

В целом ошибочные штрафы за нарушение правил дорожного движения, когда путают тень автомобиля с переездом «двойной сплошной» или выписывают штраф другому владельцу, – ситуация распространенная. В российском законодательстве оспорить такие «письма счастья» можно только официальной жалобой в ГИБДД в течение 10 дней с момента получения штрафа или через суд.

Спецпредставитель президента по цифровому развитию Дмитрий Песков сообщил, что сейчас идею  дополнительной «фильтрации» таких штрафов обсуждают в системе технологических конкурсов Национальной технологической инициативы (НТИ) вместе с фондом «Сколково» и Российской венчурной компанией (РВК), сообщает РБК. Предлагается создать так называемого цифрового адвоката.

Читайте также:  Исследование: к 2025 году искусственный интеллект будет выполнять 50 процентов всей работы

«Я думаю, что нам предстоит еще дойти и до цифрового адвоката, когда вы можете взять в том числе конкурирующее решение алгоритмов, которые проведут анализ по всей базе данных и определят вероятность того, действительно ли нарушали вы, то есть фактов, которые будут свидетельствовать в вашу пользу», – пояснил Песков. То есть фактически цифровой адвокат – это инструмент для решения цифрового обвинения. Например, как бывает с автоматической выпиской штрафа по материалам отснятого на камеру возможного нарушения ПДД.

То есть у нас цифровое обвинение появилось, цифровое наказание появилось, а цифровой арбитраж, цифровая адвокатура не появились.

Дмитрий Песков

Песков дает прогноз: цифровые адвокаты на основе больших данных и искусственного интеллекта появятся не раньше 2024 года. В Британии «первый робот-юрист» (как его называет автор) появился уже  в 2016 году.

Цифровые адвокаты

Китай в технологиях по традиции ушел дальше – за соблюдением дорожных правил следят не просто камеры, а устройства, оснащенные системой распознавания лиц.

Они не только автоматически выписывают штрафы нарушителям, но и еще выводят их лица на билборды для всеобщего порицания.

Для таких пешеходов в английском языке существует специальный термин – jaywalk, дословно он означает «переходить улицу в неположенном месте, не заботясь о движении машин».

Как сообщает The Independent, с апреля 2017 года, когда программа стала действовать в Шэньчжэне, камеры с поддержкой искусственного интеллекта только на одном оживленном перекрестке выписали штрафы 13 939 нарушителям. Сейчас программа договаривается с крупнейшими китайскими соцсетями WeChat и Sina Weibo об обмене данными, чтобы точность определения была еще выше.

Но в целом ситуация с «неправильными штрафами» актуальна для многих стран. В Дубае искусственный интеллект помогает бороться с ошибками, которые допускают люди при выписывании штрафов.

Системы были запущены в апреле 2018 года, они мониторят платные парковки в стране. «Нововведение – это часть стратегии Объединенных Арабских Эмират по искусственному интеллекту.

Система повысит эффективность мониторинга и уменьшит потенциальные ошибки при выписывании штрафа», – сообщают Gulf News.

Совет

За рубежом сервисы из серии «цифровых адвокатов» уже существуют, рассказывает Хольгер Цшайге, гендиректор Infotropic Media (один из организаторов Legal Geek), и приводит в пример немецкий проект Geblitzt.de. «Одна треть всех штрафных разбирательств ошибочна», – сообщается на портале.

На нем можно подать копии документов и, не обращаясь на прямую к юристам, оспорить превышении скорости, нарушения максимального расстояния между автомобилями, проезд на не тот свет, а также использование за рулем мобильного. В марте 2015 года Geblitzt.de обнаружил целую серию неправильных штрафов в Киле.

Тогда около 420 000 автомобилистов были ошибочно обвинены. Искусственный интеллект дал сбой.

«Первый в мире цифровой адвокат», как его называет создатель Джошуа Браудер, лондонский программист, за 21 месяц работы инициировал 250 000 дел и выиграл 160 000 (то есть процент выигранных дел составил 64%).

Проект запустили еще в 2016 году, рассказывает The Guardian. Бот обжалует штрафы за неоплаченные парковки. «Я думаю, что люди, которые берут парковочные билеты, наиболее уязвимы в обществе. Они явно не хотят нарушать закон.

Я думаю, что правительство их эксплуатирует как источник дохода», – комментировал он.

Хольгер Цшайге считает, что пока для российской действительности цифровые адвокаты будущего очень туманны. «На мой взгляд, это очередная популистская акция. Технологически это возможно в той или иной степени, хотя у ИИ уже проблемы в аккуратном распознавании и классификации картинок без анализа ситуации.

Любое добавление классификатора к картинке искажает результат. А для анализа «нарушал или не нарушал» нужна контекстная информация и знание, которых у ИИ нет.

Со временем можно обучать ИИ к этому, но главный вопрос: кому это нужно? Государство хочет собирать максимально много денег у нарушителей и допускает, что часть из них не виновны», – комментирует он.

Источник: https://pravo.ru/story/205187/

Внедрение китайскими властями системы распознавания лиц

Внедрение китайскими властями системы распознавания лиц bmpdOctober 5th, 2017На веб-сайте Московского Центра Карнеги опубликована небезынтересная статья Леонида Ковачича “Система распознавания лиц.

Как в Китае готовятся арестовывать за будущие преступления”, в которой сообщается, что китайские власти уверены, что с помощью системы видеонаблюдения, распознавания лиц и анализа больших данных можно делать достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальных преступников.

Нет ничего криминального, если человек купил, например, кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток – такой человек для системы считается потенциально опасным.

(c) China Daily

В Москве начала работать система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, сообщает Департамент информационных технологий Москвы. Пока к системе подключено около трех тысяч камер, но в будущем планируется оснастить этой функцией все городские камеры, а их более 160 тысяч.

Такая аналитическая система должна помочь правоохранительным органам ловить преступников, а значит, существенно повысить безопасность граждан.Система работает на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения нейросетей. Нейросети по определенному алгоритму анализируют видеозаписи с городских камер. Лица на записях сканируются и сравниваются с различными базами данных.

Так, например, видеокамеры могут за короткое время сами найти преступника, объявленного в розыск. Департамент информационных технологий Москвы уже рапортует об успехах: во время пилотных испытаний система помогла найти более половины нарушителей закона, которых не могли разыскать несколько лет.

А мировой опыт показывает: дальнейшее развитие технологий распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта открывает перед правоохранительными органами фантастические возможности.

От штрафов и выше

В начале года в полицию китайского города Шэньчжэнь (深圳) обратился молодой мужчина. Он сообщил, что его трехлетняя дочь пропала. Случаи похищения детей в Китае не редкость, а раскрываемость таких преступлений раньше была крайне низка. Убитый горем отец никого не подозревал, совершенно не понимал, что могло случиться и куда могла пропасть его дочь.

Обратите внимание

Зацепок у полицейских не было практически никаких.Но на счету была каждая минута. Полицейские взяли у отца фотографию девочки, и поиск начался. Фотография была загружена в базу данных, нейросети стали ее сравнивать с данными районных видеокамер.

В течение нескольких минут была обнаружена запись с уличной камеры, на которой видно, как неизвестная женщина идет по улице с пропавшим ребенком на руках.Система распознала лицо похитительницы, предоставила ее паспортные данные. Полиция тут же выяснила, что на этот паспорт был куплен билет на поезд до города Ухань (武汉), что в тысяче километров от Шэньчжэня (深圳).

Ориентировка была передана местным полицейским, которые и встретили преступницу прямо на перроне в Ухани. Ребенок был спасен. Вся операция длилась не более 15 часов.Китай – лидер в области внедрения технологии искусственного интеллекта и развития умных систем видеонаблюдения.

Если в России такая система работает пока в пилотном режиме в столице, то в Китае уже 20 миллионов камер слежения умеют распознавать лица и взаимодействовать с обширной базой данных.Развитию технологии способствует два фактора. Во-первых, китайское законодательство в области защиты личных данных крайне неразвито.

По сути, власти страны могут совершенно беспрепятственно собирать и использовать как угодно биометрические и другие личные данные своих граждан. Во-вторых, огромная численность населения страны позволяет скормить системе большой массив данных.

А технология искусственного интеллекта работает таким образом, что чем больше ей предоставлено различных параметров и вариантов, тем лучше она обучается и более совершенной становится.Хотя китайская система успешно себя показала в раскрытии тяжкого преступления с похищением ребенка, в основном она пока что используется для наказания за легкие правонарушения.

В том же Шэньчжэне технология распознавания лиц помогает привлекать к ответственности пешеходов, которые переходят дорогу в неположенном месте. Даже если в поле зрения нет полицейского, камера все равно узнает нарушителя.Денежных штрафов за такие нарушения пока не предусмотрено.

Однако власти решили сыграть на чувстве стыда и столь важном исторически для всех китайцев желании сохранить лицо (要脸). По всему городу установлены экраны, на которых высвечиваются лица нарушителей и их имена. О какой защите личных данных может идти речь?Высокие технологии позволяют бороться и с недоступными для традиционных полицейских камер нарушениями ПДД.

Важно

В Шанхае (上海), Шэньчжэне и некоторых других крупных городах Китая запрещено неоправданное использование автомобильного клаксона. Но раньше такое нарушение мог зафиксировать только полицейский. А сейчас – пожалуйста. Камеры снабжены системой акустического сканирования изображений.

Читайте также:  «шазам» для природы

Проще говоря, камера наблюдения замечает исходящий от автомобиля громкий звук, оценивает дорожную ситуацию, и, если ей кажется, что сигнал был применен необоснованно, владельцу автомобиля приходит штраф.Области применения системы распознавания лиц в Китае бывают просто анекдотичными. Например, администрация парка при Храме неба в Пекине (北京天坛公园) решила многолетнюю проблему воровства туалетной бумаги из общественной уборной. Теперь при входе в туалет посетитель должен несколько секунд посмотреть на экран аппарата, который распознает его лицо и затем отматывает примерно 60 сантиметров бумаги. Если человеку этого количества не хватило – беда. Одному и тому же лицу аппарат выдает бумагу не ранее чем через девять минут.

Узнать и обезвредить

Это пока лишь первые шаги в области использования технологий искусственного интеллекта и распознавания лиц. А вообще у китайских властей на этот счет далеко идущие планы, которые сейчас кажутся фантастическими. В июле этого года Госсовет КНР опубликовал «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения» (新一代人工智能发展规划).

Согласно этой программе, отрасль искусственного интеллекта в Китае аккумулирует $22,8 млрд до 2020 года, а к 2025 году выйдет на первое место в мире с капитализацией $60 млрд.Искусственному интеллекту отводится ведущая роль, например, в будущей судебной системе.

«Нужно стимулировать применение искусственного интеллекта для сбора доказательной базы, для расследования дел, для анализа правовых документов с целью интеллектуализации системы правосудия», – говорится в программе.

Есть еще один пункт программы, и он заслуживает особого внимания – применение искусственного интеллекта для обеспечения общественной безопасности и социальной стабильности.

В программе говорится: «Создать интеллектуализированную систему предупреждения преступлений и контроля общественной безопасности, исследовать и разрабатывать интегрированные технологии обнаружения, системы распознавания лиц, широко внедрять полицией и органами госбезопасности средства идентификации биометрических параметров для построения комплексной интеллектуальной системы контроля».Что скрывается за этими размытыми бюрократическими формулировками, вскоре пояснил руководитель Политико-юридической комиссии ЦК КПК (курирует суды, прокуратуру и полицию, осуществляет контроль над сохранением политической стабильности, обеспечивает надзор за соблюдением линии партии в исполнительной и законодательной власти) Мэн Цзяньчжу (中央政法委书记孟建柱). Он сказал, что нужно использовать искусственный интеллект для предсказания и предотвращения еще не случившихся тяжких преступлений, главным образом террористических атак и социальных беспорядков.По его словам, с помощью системы распознавания лиц, машинного обучения, анализа больших данных можно делать вполне достоверные прогнозы о возможных преступлениях и находить потенциальные источники нестабильности. «Искусственный интеллект может выполнять задачи с точностью и скоростью, недостижимой для людей. Эти технологии позволят совершить прорыв в области предсказания преступлений, точности и эффективности социального управления», – сказал Мэн Цзяньчжу.Похоже, власти КНР в разработке программ на будущее часто ищут вдохновение в произведениях западных фантастов. Система социального кредита (社会信用体系), предполагающая тотальный цифровой контроль и присвоение каждому жителю Китая индивидуального рейтинга благонадежности, невольно ассоциируется с антиутопией Джорджа Оруэлла «1984». А планы внедрить искусственный интеллект для предотвращения преступлений похожи на фильм Стивена Спилберга «Особое мнение». Но как бы фантастично сейчас ни выглядели эти планы, уже ведется реальная работа по претворению их в жизнь.Например, китайская компания Cloud Walk (云从科技) тестирует систему, которая не только распознает лица, но и анализирует походку человека, места его пребывания и его покупки. Если человек, скажем, посещает оружейные магазины, он становится подозрительным. По словам представителя Cloud Walk, нет ничего криминального, если человек, например, купил кухонный нож. Но если вместе с ножом он еще купил мешок и молоток, а также часто появляется в местах массового скопления людей, – такой человек для системы считается потенциально опасным.Прелесть системы заключается в том, что она работает автономно. Сама собирает и обрабатывает массив данных с камер видеонаблюдения. И сама сообщает о подозрительных лицах в правоохранительные органы.Пекинский университет авиации и космонавтики (北京航空航天大学) разрабатывает систему повторной идентификации – распознавания одного и того же человека в различных местах пребывания. Система может узнать одного и того же человека буквально по походке, даже если он каким-то образом изменил свое лицо.Сообщается также, что система учится распознавать карманных грабителей с помощью анализа походки и поведения людей в общественных местах. Предполагается, что в будущем нейросети будут настолько умны, что смогут составлять поведенческий портрет человека на основании его действий и мест его пребывания и предсказывать, какое именно преступление и когда он может совершить. По словам заместителя министра науки и технологий КНР Ли Мэна (科学技术部副部长李萌), использование умных систем и технологий искусственного интеллекта позволит определять заранее, кто может совершить что-то плохое, кто может быть потенциальным террористом.

Алгоритм без подробностей

Зарубежный опыт показывает, что искусственный интеллект и нейросети могут значительно облегчить жизнь правоохранительным органам и совершить революцию в области обеспечения безопасности. Однако такой прогресс несет в себе и новые риски, в первую очередь юридические. Совершенно неясно, на каком основании, например, можно судить человека за то, что он еще не совершил.Пока это лишь возможная проблема будущего. Но уже сейчас вполне резонен вопрос: как относиться к доказательной базе, собранной с помощью искусственного интеллекта? Можно ли верить машине, которая узнала лицо преступника? А если машина ошиблась? Это не такой уж праздный вопрос, если вдуматься в технологию, по которой обучаются нейросети.Для наглядности можно рассмотреть процесс обучения программы AlphaGo. Это искусственный интеллект, который учился играть в го (围棋) и в конце концов обыграл сильнейших игроков. AlphaGo сперва научилась играть на уровне профессионального игрока в го на основе 30 миллионов ходов из игр между людьми. Но затем программа стала играть против себя, используя ход каждой игры, чтобы совершенствовать свое мастерство. Таким образом нейронные сети научились выбирать из возможных ходов лучшие решения, в зависимости от текущих параметров.Проблема в том, что, когда процесс самообучения машиной запущен, человек не может отследить, на каком основании и по каким именно параметрам искусственный интеллект принимает то или иное решение. Иными словами, свое решение машина не объясняет. А значит, в случае возникновения коллизий система не сможет предоставить логическое обоснование сделанных выводов.Наконец, самый простой вопрос: насколько правомерен сбор и обработка личных данных людей? Как было уже сказано, Китай вышел в лидеры в области технологии распознавания лиц и искусственного интеллекта во многом благодаря неразвитости законодательства в области охраны личных данных и конфиденциальной информации. А что делать, если эти данные будут украдены?Такое в Китае случалось неоднократно, иногда с трагическими последствиями. Восемнадцатилетняя студентка из провинции Шаньдун (山东) умерла от сердечного приступа после того, как узнала, что перевела плату за обучение в университете мошенникам. Ей позвонили якобы из деканата и назвали номер счета, куда следует перевести деньги. Поскольку в ходе телефонного разговора мошенники называли ее по имени, знали специальность и номер группы, где она обучается, у студентки даже подозрений не возникло, что это может быть обман.Очевидно, что внедрение новых технологий требует и новых мер по охране информации. Даже московская система видеонаблюдения с функцией распознавания лиц, находясь еще в зачаточном состоянии, уже несет в себе риски злоупотреблений. Председателя координационного совета Московского профсоюза полиции Михаила Пашкина цитирует «Интерфакс»: «Конечно, злоупотребления будут. Где же злоупотреблений не бывает. Но их количество будет уменьшаться с увеличением количества посадок и увольнений. Ведь данная система будет использована лишь в тех случаях, когда это необходимо. Если кто-то среди сотрудников той же полиции самостоятельно захочет что-то сделать, его найдут, накажут и уволят. Тут недавно один товарищ решил по внутренним базам правоохранительных органов пробить товарища Путина, его сразу уволили. Другой решил по базам пробить начальника УВД, его тоже уволили».Остается надеяться, что новая система действительно пойдет на пользу обществу, а риски будут вовремя купироваться. Для самой же системы пока законодательных рисков нет. Федеральный закон №152 «О персональных данных» гласит: «Обработка биометрических персональных данных может осуществляться без согласия субъекта персональных данных в связи с реализацией международных договоров Российской Федерации о реадмиссии, в связи с осуществлением правосудия и исполнением судебных актов, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации об обороне, о безопасности, о противодействии терроризму, о транспортной безопасности, о противодействии коррупции, об оперативно-розыскной деятельности».

Источник: https://bmpd.livejournal.com/2879578.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector