В фантастическом боевике 2002 года «Особое мнение» (главную роль в нем исполнил Том Круз) сценаристы рисовали мир, в котором убийства можно свести к нулю за счет особой технологии. Три медиума предвидели будущее и находили убийц до того, как они преступят закон, соответственно, полиция арестовывала их до совершения преступления. По сюжету, шел 2054 год.

Казавшийся раньше не более чем выдумкой сценарий (написанный по мотивам повести Филипа К. Дика) в 2022 году довольно близок к реальности, если заменить медиумов на искусственный интеллект и машинное обучение на базе мощных нейронных сетей.

Приложения для прогнозирования преступлений разрабатывают и внедряют по всему миру, их прототипы уже показывают первые результаты: например, в Мемфисе, США, работает программа IBM — Blue Crime Reduction Utilizing Statistical History, она якобы снизила число тяжелых преступлений на 31%. Cовременные разработки говорят о 80-процентной точности распознавания преступника по фото лица (причем без расовых предубеждений). За следующие 32 года, кажется, есть шансы отточить эту технологию до совершенства.

Впрочем, немалая часть исследователей ставит ее легитимность и, конечно, этичность под сомнение. Однако поиск преступников — лишь одно из применений искусственного интеллекта в современных камерах. О том, как ИИ меняет индустрию видеонаблюдения — в статье.

The Guardian отмечает, что сегодня камерами видеонаблюдения оборудованы 80% американских школ (по России таких точных данных нет, но у регуляторов, писал РБК, есть амбициозный план охватить камерами с распознаванием лиц все школы страны — в 2020 году поставили первые 28 тысяч камер в 12 регионах РФ).

Широкое покрытие в США стало хорошей базой для внедрения технологий на базе ИИ, которые помогали школам удаленно (через картинку с камер) измерять температуру, отслеживать людей без масок и их контакты с другими учащимися. В перспективах — возможность следить, не пронес ли кто-то из учеников в школу оружие (для Америки проблема особенно актуальна).

Пример работы камеры, которая измеряет температуру:

Как точно отмечено в блоге Массачусетского технологического института, индустрия ИИ всегда извлекает выгоду из катастроф, будь то экономический кризис, заразный вирус или скулшутинг. Объем инвестиций в технологию растет рекордными темпами: как в общественно значимых сферах, так и в области бизнеса.

Когда речь идет про видеокамеры с искусственным интеллектом, это не значит, что сами камеры какие-то уникальные. В основном это обычные IP-устройства, которые фиксируют картинку и передают ее на сервер или жесткий диск. Уже там изображение обрабатывается с помощью программного обеспечения на базе алгоритмов.

Вот несколько примеров того, что умеет ПО:

PR Newswire пишет, что информацию с уличных камер можно использовать для создания долгосрочной стратегии полиции или других служб. ИИ может рекомендовать, где увеличить или уменьшить число сотрудников, а где следует инвестировать в новое оборудование и инфраструктуру.

Еще один любопытный пример работы ИИ — определение человека по контурам его тела. Этот алгоритм китайские разработчики представили в 2018 году:

Если описывать принцип работы камер с искусственным интеллектом максимально просто: программа с помощью машинного зрения сравнивает картинку с тысячами эталонных изображений, последовательно отвечая на уточняющие вопросы о том, что конкретно есть на картинке, а чего нет (таких вопросов могут быть сотни). Алгоритмы разработчики пишут вручную — такой подход применяют сейчас чаще всего.

Например, при обнаружении на закрытой территории постороннего объекта или существа, алгоритм начнет сравнивать его с изображениями людей в разных позах, оценит размер, наличие рук и ног, скорость и плавность движения, и даже то, как от него отражается свет. В итоге он придет к выводу: человек перед ним или что-то иное (скажем, дикое животное, попавшее на участок). Если человеку на этой территории в данный момент находиться нельзя, алгоритм сообщит об этом службе безопасности.

Более совершенная версия ИИ работает на основе поведенческой аналитики, она только внедряется. Суть в том, что искусственный интеллект сам учится искать аномалии на видео и не требует кропотливого программирования блок-схем, как в первом случае.

Самообучающийся ИИ наблюдает за объектом и создает шаблоны — то есть формирует понимание того, что на данном участке считается нормальным. Если он замечает аномалии — например, человека, идущего по закрытой территории ночью (хотя во все остальные ночи на нем никого не было), он автоматически отправит предупреждение оператору.

Если алгоритм написан хорошо и регулярно уточняется новыми данными, камеры с ИИ будут работать гораздо точнее, чем наблюдение только с помощью человека, пишет Security Magazine:

Как ИИ может определять пожары:

Несмотря на повальное внедрение ИИ (и его полезность во многих аспектах), в последние годы растет число ученых, которые видят в этом повторение паттернов колониальной истории, пишет Technology Review (это уже упоминавшийся блог MIT). Европейский колониализм характеризовался захватом земель, добычей ресурсов и эксплуатацией людей (например, через рабство) для обогащения страны-завоевателя.

Современный ИИ, конечно, работает иначе, но точки соприкосновения все же есть, считают авторы MIT. Вместо богатства ключевым ресурсом становятся данные — чем больше пользователей индустрия привлечет, тем больше субъектов у нее будет для обучения алгоритмов и тем больше данных она сможет извлечь из их действий, движений и даже тел.

С другой стороны, критика ИИ не выглядит общим местом. Портал Venturebeat пишет, что развитие машинного обучения, наоборот, должно сделать сбор данных более эффективным и вывести заботу о конфиденциальности человека на новый уровень.

Камера может выполнять обработку данных локально, а после самообучения просто «забывать» информацию, не сохраняя ее на сервере. С помощью глубокого обучения (это подраздел ИИ) систему можно научить, на что смотреть, а что игнорировать — если камера захватывает часть дома соседа, ее можно научить «не видеть» лишний участок.

В компании Интерсвязь мы постоянно следим за полемикой в вопросах этики и улучшаем возможности искусственного интеллекта для анализа изображений. Наши технологии используются для улучшения городской среды в Челябинской, Курганской, Свердловской и других областях России. С позиции частного пользователя вы можете оценить наши сервисы:

Как бы мы ни относились к опасностям, которые может нести искусственный интеллект, сама технология в ближайшие годы никуда не денется. Во-первых, в индустрию вложены миллиарды долларов, во-вторых, она сама приносит миллиарды разработчикам и предпринимателям. Наконец, если исключить случаи перегибов, она эффективна для решения широкого спектра задач, включая самые амбициозные. Обеспечение максимальной безопасности на планете — одна из них.