人工智能时代,还会发生枪击案吗?

2017-11-16 由 发布 阅读(74)

日前美国教堂枪击案发生后,有人把原因归结为,枪手的暴力记录没有及时上传到FBI数据库,所以才能轻易获得持枪许可证。

这理由有点牵强,但也能看出人们对电子档案愈发依赖,毕竟比起手抄档案来说,电脑处理数据、存储信息的能力都要强太多,而且人工智能未来还可能有更多延展应用。

已开始实践的初阶信息分析▼

在最近几年,移动端开始普及,无人机、摄像头等传感器紧随其后,以往我们获知的信息可能仅是电子邮件、手写文档、电话录音和照片实体等,现在社交网络上每分秒都在诞生着无数的图文、视频。如果能及时通过计算机超强的处理能力,处理这些信息,将能把很多社会安全事件遏制在萌发阶段。

现在计算机已经开始在做这件事。审核时,计算机第一步做的是信息的处理——把大量的非结构化数据经过清洗和标注,把采集的数据归结成能被人脑容纳和理解的有用信息。随后是利用上语音识别、文本识别、人脸识别等等较为基础的技术,识别出特定人选的服装面容、某些敏感信息的关键词/发音等等。

这些只是普通的数据信息筛选工作,而研究人员对人工智能的期待是,学习技术时并不只盲目的对某一些设定好的关键词,或者画面做出反应,而是能够对信息有一定的整体、动态化的理解,能够对现实情况有更加精准的理解,脱离机械的固化行为。

从公开信息中推理关键信息▼

在人类的情报工作中,最令人惊叹的一项是,通过公开信息,推理并得到保密的关键性信息,这点计算机还远远不及,目前计算机日常做的最多的工作,仅是审核与查看各个渠道传送来的数据。

人们把希望寄托于人工智能,在搜集公开信息上,对数据的敏感性让它们具有优势。但如何通过行之有效的实验,模仿人类的神经分布式网络,建立起能灵活、正确的分析的“电子脑”,仍是需要努力研究的方向。

同时业内人士提醒,要注意想获取聊天记录并不困难,但合理运用这种数据就比较难了,尤其是通过服务器取得那些非公开的数据,或者说是不让别人知道自己侵犯了他们的隐私。

用知识图谱建立安全模型▼

曾经为搜索引擎做出贡献的知识图谱也可以在安防工作中帮上忙——作为人工智能大概念下的子集之一,知识图谱的价值在于理解数据的内在含义,把以往的“名词搜索”变成语义搜索,从而在离散的数据间建立联系。

如果随便选出一张照片,用这张照片上提供的信息进行数据搜索,过程大概会是这样:首先对用计算机视觉技术对照片进行识别和挖掘,结合当时中国各地天气情况就能圈定出大概的地理位置。再标注出背景中的出现的建筑,风景等,和数据库中的信息作比对,就能识别出照片中具体的所在地。完成这些工作,大概只需要几分钟。

而利用上知识图谱,情报工作能做到的不仅仅是分析图片这么简单。国内一家数据机构曾经做过这样一个针对公共安全的项目。这家数据机构整合了分散在各个公安系统的数据,从中挖掘了不少模型和规则。这意味着,把这些规则运用到新增数据之中时,可以识别出这些数据中的高危因素。

这样的知识图谱建立的越广、越深,就越能达成让人工智能成为如人类一样的安防工作者的愿景。