Террориста распознает нейросеть: эксперты раскрыли секрет уличных камер в России
Нейросети и камеры уличного наблюдения способны предотвратить массовые расстрелы и другие страшные преступления, подобные тем, что произошли в школах Казани, Керчи и Ивантеевки. Об этом ФАН рассказали эксперты по искусственному интеллекту. Препятствий для технического решения этой задачи нет, утверждают они.
Вопросы высоких технологий и инноваций сегодня решают, например, в Иннополисе — научном городе-спутнике столицы Татарстана. Но существует и обратная сторона медали — игры с искусственным разумом опасны, предупреждают специалисты.
Global Look Press / vk.com/region_kazan116
Системы распознания стрелка в толпе уже существуют
Директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта (АИИ) Роман Душкин считает, что применение нейросети для выявления на улицах опасных людей возможно, но влечет за собой ошибки.
«Безопасность — вопрос комплексный. Кроме визуального распознавания должны применяться — и применяются! — множество мер по предотвращению преступлений: профилактика, работа спецслужб и прочие. Решения по автоматическому распознаванию оружия в руках граждан с помощью обработки информации, полученной с камер уличного наблюдения электронной системой, мы разрабатывали в Казахстане еще несколько лет назад», — рассказал собеседник агентства.
Эксперт добавил, что вместе с коллегами он «натаскивал» систему видеоаналитики на способность распознавать ружья и автоматы. С пистолетами все оказалось гораздо сложнее: небольшой поворот полностью меняет картинку, процент правильной идентификации изображения оказался существенно ниже.
«Научить процессор распознавать картинки или определять алгоритм поведения человека сегодня не представляет особой трудности. В систему интеллектуальной видеоаналитики надо загрузить большое количество фото того объекта, который мы хотим детектировать. Система работает путем фиксации инцидента — явления, которое попало в кадр. Распознав заданную картинку, оборудование посылает сигнал человеку», — уточнил Душкин.
Специалист привел в пример проект, над которым работает в данный момент: он учит систему распознавать движение автомобиля задним ходом, «видеть» предметы, выпавшие из автомобиля, а также «узнавать» открытое пламя.
«Человек, который идет с оружием в руках, может стать объектом анализа и причиной тревоги, которую поднимет система. Это несложно, но могут быть ошибки. Ошибки первого рода: система может подать сигнал «Оружие!» и ошибиться. Так, в Казахстане процессор принял за автомат национальный струнный инструмент, который имеет необычную конфигурацию. Ошибки второго рода: нераспознание оружия. При этом если длинноствольное оружие несут открыто, его «неузнавание» случается крайне редко», — сообщил эксперт.
По мнению директора по науке и технологиям АИИ, стопроцентное распознавание оружия, тем более под одеждой человека, который находится на открытом пространстве, без дополнительных технических разработок обеспечить невозможно. Например, мы не можем просвечивать при выходе из метро абсолютно всех граждан и их багаж, как это делается в аэропорту — не позволит пассажиропоток.
Но есть решения, которые помогли бы гарантированно выявлять оружие у человека на расстоянии нескольких метров от аппаратуры и идентифицировать «ствол». А вместе с этим — получить все данные, привязанные к этой единице: имя владельца, находится ли в розыске и т. д.
vk.com / «Безопасный город» Калининград.
Маркировка оружия спасет жизни
Роман Душкин считает, что контрольно-проверочные мероприятия должны все же осуществлять люди, а система максимум предварительно предупредит их о нарушителях.
«На все стрелковое оружие следует нанести RFID-метки, причем таким способом, который будет обеспечивать приведение оружия в неисправность при попытке удалить такой маркер. Процесс идентификации оружия будет сходен с поднесением банковской карты к считывателю банкомата. С той разницей, что специально подносить оружие не нужно. К примеру, на выходе из метро полицейские точно будут знать, что определенный человек несет пистолет», — поделился идеей собеседник агентства.
Эксперт по искусственному интеллекту напомнил, что современные системы позволяют идентифицировать людей по внешнему виду. По его словам, сопоставление данных: зарегистрировано ли на гражданина оружие, которое находится при нем, правильно ли выполняется транспортировка — плюс вычленение подозрительного субъекта из толпы с целью задать несколько проверочных вопросов помогут предотвратить возможную трагедию.
«RFID-метки на местности с идентификацией опасных объектов посредством радиосигналов, «шлюзовые» входы в помещения и на объекты с автоматической блокировкой в случае сигнала «Опасность!» и прочие технические решения для предупреждения трагедии», — объяснил Душкин.
Входные зоны в школах и техникумах он предложил оборудовать как шлюзы. При попытке пронести оружие на территорию учебного заведения проходная камера будет автоматически блокироваться. По мнению специалиста, это тоже требует прежде всего финансового решения. Шлюзов должно быть несколько, ведь процедура безопасности снизит скорость прохода людей. Входить в шлюз все будут по одному. Если злоумышленник выявлен и заблокирован, то рядом с ним не будет людей и он не сможет захватить заложников.
Одновременно с блокировкой на пульт централизованной охраны поступает сигнал, и группа быстрого реагирования прибывает на место через несколько минут.
Федеральное агентство новостей /
Нейросеть способна видеть потенциальных убийц
Эксперт в области искусственного интеллекта профессор Виктор Чернов заявил, что человечество готово возложить на нейросети решение задач по своей безопасности. Но это может привести к ситуации, упоминаемой в фильме «Терминатор», — к восстанию машин. И это не фантастика.
«До недавнего времени в среде ученых наблюдался скепсис в отношении искусственного интеллекта. Как пример, говорили, что человек отличает собаку от кошки быстрее, чем нейросеть. В 2014 году произошел качественный скачок, и эта область науки стала развиваться высокими темпами. Сегодня нейронная сеть действует быстрее и точнее, чем мозг человека. Нейросеть может определить пол и расу человека, его возраст и даже настроение. Тем более она способна распознать предмет в его руках, например оружие», — обратил внимание профессор.
По словам собеседника ФАН, в настоящее время технологии позволяют определять потенциальную опасность посредством анализа информации, полученной через уличные камеры. Можно не только распознать разыскиваемых преступников, но и «научить» искусственный интеллект вычленять и идентифицировать в толпе людей с опасным поведением. Искусственный интеллект будет исполнять все это по заданному алгоритму и заложенным социальным метрикам.
«В Москве уже работают умные камеры, способные отслеживать опасных водителей. В конце прошлого года семь из них поставили на столичные проспекты. Камеры видят тех, кто разговаривает за рулем по телефону, постоянно перестраивается, часто и резко меняет скорость движения. Правда, пока таких камер немного и стоят они достаточно дорого: два года назад их цена варьировалась в районе 160 тысяч рублей за штуку», — добавил эксперт.
Чернов пояснил, что искусственный интеллект постоянно «обучают»: нейронная сеть в какой-то степени похожа на человеческий мозг. Он привел пример: некоторых специалистов в аэропортах обучают по внешним признакам распознавать людей, которые потенциально опасны. С искусственным интеллектом, по словам профессора, — то же самое.
«Нейросеть учится и набирается опыта. Все определяется дотациями. Напомню, что в 2012 году под Казанью, в городе, где недавно произошла ужасная трагедия, был создан город высоких технологий — Иннополис, в котором, помимо прочего, работают и в этом направлении. Полагаю, оснащение столицы Татарстана и других крупных городов умными камерами, подключенными к нейросети и распознающими оружие, — не проблема. Понадобится обучение системы и специалистов, но технически это решаемо», — подчеркнул собеседник ФАН.
Эксперт в области искусственного интеллекта уточнил: чтобы объяснить нейронной сети, что такое оружие или опасный человек, в нее надо загрузить тысячи изображений, помеченных как опасность. Сеть будет фотографировать все подряд и сличать фото. В конце концов она станет дифференцировать объекты в зависимости от того, что ей показали.
pixabay.com / PD
Мы все бесплатно работаем на Google
Чернов рассказал, что когда перед корпорацией Google встала задача обучить нейронные сети, они пошли на хитрость.
«Все с этим сталкивались: пользователю дается задание отметить на фото квадратики, где есть автомобиль или любой другой предмет. Но делается это не для того, чтобы убедиться, что он не «робот». Просто с помощью этой хитрости Google заставил миллионы людей бесплатно учить нейронные сети, принадлежащие корпорации», — раскрыл хитрости представителей западной компании российский специалист.
Профессор напомнил, что сегодня медицинская маска на лице не является помехой для нейронной сети в процессе идентификации личности.
«Человек — это человек, машина — это машина. Она не испытывает эмоций и действует точно, хотя ошибки пока что случаются. В большей степени эти ошибки «унаследованы» искусственным интеллектом от людей. Если преступник может обмануть специалиста, он может обмануть и машину», — сказал собеседник агентства.
Виктор Чернов привел в пример Китай, где передовые технологии в области контроля поведения людей применяются уже давно. По словам специалиста, там крайне эффективно решаются задачи с помощью полной цифровизации: скажем, все проживающие на территории Китая имеют личный QR-код. Это номер, закрепленный за гражданами и теми, кто имеет вид на жительство в этой стране. Все обязаны иметь при себе личный мобильный телефон с установленной программой, которая передает информацию терминалам в общественных местах, сообщая, насколько ты здоров, лоялен и безопасен для окружения. Без этого кода нельзя войти в магазин, проехать на общественном транспорте, запрещено выходить из дома.
«В Китае все перемещения и контакты фиксируются и отслеживаются. Более того, в китайских школах сегодня внедряются специальные очки для учеников. Они передают информацию о том, чем занят ребенок, позволяют отслеживать проявленное внимание и усердие каждого школьника. Одни при этом говорят о безопасности, другие — о «колпаке» и тотальном контроле», — уточнил профессор.
Ранее адвокат Сергей Пешков, комментируя трагедию в гимназии №175 в Казани, назвал должность директора школы «расстрельной», так как за жизнь и здоровье школьников во время уроков отвечает именно руководитель учебного заведения. А публицист и обозреватель Владислав Шурыгин предложил систему социальных баллов для подростков, которая, на его взгляд, позволит избежать трагедий, подобной расстрелу школы в Казани.
Источник: riafan.ru
