比夏洛克还厉害:人工智能开始协助警方破案

简介:
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

“很多人认为,侦查是一门关于连线匹配的学问。其实最困难的部分,是找到需要连接的线索是哪些。”

——William Wong,伦敦密德萨斯大学

神探夏洛克可能要和警方说再见了。最近,英国警方开始试验一个叫VALCRI(Visual Analytics for sense-making in Criminal Intelligence Analysis)的计算机程序,它可以在短时间内分析犯罪数据,从而帮助警方破获案件,可能比夏洛克还厉害。

 英剧《神探夏洛克》海报

VALCRI的主要任务是帮助警察生成合理的场景,也就是何时何地何人何动机在进行犯罪行为。它可以通过扫描数百万的刑事档案记录、笔录资料、图像、视频等资源来确认这些信息是否与案件本身相关。这些结果将呈现在两个大型触摸屏上,与犯罪分析师进行交互。

一个关于逻辑思维游戏

“VALCRI能定位残留在几个犯罪现场的弹壳——分析师判断弹壳和案件本身有没有关系,VALCRI再根据分析师的判断调整结果”,密德萨斯大学的Neesha Kodagoda这样评价道。

 VALCRI Logo

正由于应用了机器学习,系统在与分析师交互的基础上提高了搜索性能。分析师可以通过调节不同标准的权重改变标准的重要性,从而让VALCRI做出最合适的判断。

一般来说,分析师在处理未知案件的第一步就是搜寻警察数据库的相关事件。通过搜集嫌疑人的作案时间、地点、手法来判断案件本身与嫌疑人的关联性。,Kodagoda还说,“一位经验丰富的分析师需要73人协助才能收集到所有信息,而VALCRI仅仅通过一次单击就能完成”。

可以产生联想

虽然警察记录的信息量大且繁冗,但算法会驱动系统在基础认知水平上理解问题。

在不同的犯罪现场的不同目击者可能用不同的词汇描述一个衣着不整的人。可能会用“褴褛”,可能是“乱蓬蓬”,也可能是“凌乱”。人类在听到这些词语时会正常的联想到他们可能描述的是同一人,而VALCRI也可以做出这样的联想。这个系统甚至也可以利用面部识别软件在监控或图片中识别人脸。

最近,英国西米德兰兹警察局正在用三年的匿名数据(总计达650万条数据)训练VALCRI。比利时的安特卫普警察也在进行测试。

施行困难重重

下个阶段的任务是让VALCRI在犯罪发生时的非匿名数据下运行。警察在调查期间使用的技术可能会在法庭上遭到质疑,所以过早或不正确的部署VALCRI可能会导致案件难以审判。当然,各国之间允许警察获取的数据也有所不同。

另一个施行难点是,很多人难以接受计算机预测犯罪概率并叙述犯罪情况。VALCRI的团队成员Ifan Shepherd表示,“如果犯罪案件中的数据不清晰,那么VALCRI的分析情况也不容乐观。人类分析师总要在案件中做最后把关”。

可能引入偏见

乔治亚理工大学的Mark Riedl表示:“机器学习可以帮助警察,但也会引入一些新的偏见”。系统确实会确定所有的相关特征,同时也必定错过了一些信息。

VALCRI试图通过将过程透明化解决这个问题。如果每个决定都可以被溯源,那么正确结果永远不会被隐瞒。

写到这里几乎可以确定,VALCRI比夏洛克还厉害了。【完】

本文作者:安妮 
原文发布时间:2017-05-13
相关文章
|
人工智能 小程序 前端开发
人工智能这么厉害,比如GPT-4,为什么没有看到程序员失业?
人工智能这么厉害,比如GPT-4,为什么没有看到程序员失业?
115 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
厉害了我的 AI:在看了上千部电影后,这个人工智能竟能帮你识别电影明星
目前 AI(人工智能)的前沿研究是关于大脑启发的人工神经网络,而这一技术已经被应用于无人驾驶的情况下让汽车减速,并且在几十种语言之间的即时翻译和医学诊断方面都有应用。
1039 0
厉害了我的 AI:在看了上千部电影后,这个人工智能竟能帮你识别电影明星
|
人工智能 大数据 异构计算
人工智能协助诊断程序自动化,香港理工大学、阿里云探索未来医疗
11月13日,香港理工大学、阿里云在香港签署合作备忘录,加强双方在人工智能领域的研究合作,推动人工智能技术在城市管理及医疗行业的应用。据介绍,双方先期研究成果将率先在香港应用,然后再推广至粤港澳大湾区及海外城市。
1428 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
探索人工智能在现代医疗中的革新应用
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的最新进展,重点分析了AI如何通过提高诊断准确性、个性化治疗方案的制定以及优化患者管理流程来革新现代医疗。文章还讨论了AI技术面临的挑战和未来发展趋势,为读者提供了一个全面了解AI在医疗领域应用的视角。
73 11
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能在医疗诊断中的应用与前景####
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状、面临的挑战及未来发展趋势。通过分析AI如何辅助医生进行疾病诊断,提高诊断效率和准确性,以及其在个性化医疗中的潜力,文章揭示了AI技术对医疗行业变革的推动作用。同时,也指出了数据隐私、算法偏见等伦理问题,并展望了AI与人类医生协同工作的前景。 ####
82 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能在农业中的应用:智慧农业的未来
人工智能在农业中的应用:智慧农业的未来
27 11
|
24天前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
|
19天前
|
数据采集 人工智能 移动开发
盘点人工智能在医疗诊断领域的应用
人工智能在医疗诊断领域的应用广泛,包括医学影像诊断、疾病预测与风险评估、病理诊断、药物研发、医疗机器人、远程医疗诊断和智能辅助诊断系统等。这些应用提高了诊断的准确性和效率,改善了患者的治疗效果和生活质量。然而,数据质量和安全性、AI系统的透明度等问题仍需关注和解决。
171 10
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能在医疗诊断中的应用
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的革新性应用,通过分析AI如何助力提高诊断准确性、效率以及个性化治疗方案的制定,揭示了AI技术为现代医学带来的巨大潜力和挑战。文章还展望了AI在未来医疗中的发展趋势,强调了跨学科合作的重要性。 ###
85 9