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AI技术与城市智能平台已经显现出了价值

发布时间:2018-08-22 09:41 作者:hg0088 点击量:
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  利用遍布城市的智能摄像头,AI破案的逻辑是通过识别和锁定犯罪嫌疑人的特征,来准确捕捉嫌疑人的行动路线。从电鱼到运输再到销赃,AI天网很容易就记录下其犯罪的全过程。据说今年的柯南剧场版又能在中国上映了。作为一个二十年柯南老粉,我决定跟大家聊一聊人工智能和侦探的故事。
 
  警用AI其实已经不算是新鲜话题,各种安防、巡逻、审讯技术,包括各种警械,都已经可以找到AI的身影。但在案件的核心侦破环节,也就是需要用到大侦探亲自登场的时候,AI还只是一个初出茅庐的见习侦探。
 
  好在AI这东西有几个绝招,在人类同行面前还是具有一些优势的。张学友演唱会上的人脸识别若干连杀,或许可以看做AI破案的一次小试牛刀——毕竟热爱音乐的犯罪分子是自己暴露在重点监控范围里的。
 
  而在近一年多时间里,一件有意思的事是AI开始更多参与到正儿八经的案件侦破里。这一方面是因为城市智能监控系统的不断完善,另一方面也跟AI处理复杂数据的能力提升有关。
 
  而这个案件的难点在于,按照法律规定,非法电鱼必须达到500公斤才能立案。而实际侦破过程中犯罪嫌疑人都不会一次携带这么多鱼。导致很难人赃俱获,达到立案标准。
 
  类似的AI取证技术,在很多案件的实际侦办过程中都能用到。
 
  比如在有些偷盗、非法捕猎、盗窃公共财产案件中,由于单次涉案金额普遍轻微,嫌疑人经常打着“被抓到就认倒霉,反正大部分时候抓不到”的态度,让警方十分难办。而基于AI摄像头的人脸识别、特征识别和运动轨迹跟踪能力,可以准确发现那些不容易找到的证据。还可以有效找到嫌疑人的同伙,留下销赃、藏匿赃物的证据。这类工作不用AI的话只能依靠办案人员跟踪和群众举报,效率上较差,留存证据也十分困难。
 
  AI+摄像头的另一个作用,是可以大幅度提高警方跟踪的效率。侦查员与AI摄像头协同工作,可以让跟踪变得难以提防,从而加快破案进度。
 
  人眼找不到的,天眼来找,这在某种程度上对区域安全是一个质的提升。
 
  在庞大数据中发现线索
 
  大部分普通人都会觉得,犯罪分析是一个脑力劳动,讲究的是侦探和犯罪分子斗智斗勇,灵光一闪就知道犯罪分子的真实身份了。
 
  然而现实是,犯罪分析是一个绝对的劳动密集型工作。推理和技术侦查固然重要,但绝大部分时候还是要靠看无穷无尽的档案资料,查看数量巨大的视频监控,接听无数举报电话。
 
  这些工作在数据累积到了一定程度后,会变成警力根本无法负担的任务。当年抓捕周克华的时候,曾经调集大批警力24小时看监控视频。而一般案件显然无法聚集这么多警力,那么在茫茫人海的城市中,找到一部车、一个人,就变成了非常困难的“数据挑战”。
 
  AI技术的另一个能力,多元数据处理和跨平台数据处理,就在这个时候显现出了价值。今年年初的时候,深圳市曾经快速破获了一个拐骗儿童案。利用华为云与深圳合作的智能安全系统,警方对拐骗者的模糊照片进行了全城监控数据中的图像搜索。依靠AI快速的图像识别与处理能力,很快锁定了嫌疑人的位置。从报案到抓捕,仅仅用了19个小时时间。
 
  类似的AI处理海量信息能力,最大的价值在于可以解放大量人工操作时间。对视频、音频、文档等资料进行有条件筛选与结构化分析,将漫长的搜寻任务在分钟级的时间完成。比利时警方在去年还曾经引入AI的数据处理能力,来监控恐怖袭击可能爆发前的社交网络异动、银行资金流动等情况,希望能够用AI来跟恐怖主义争抢时间。
 
  对于绑架、拐骗、交通肇事逃逸等案件来说,数据处理时间基本意味着一切。一旦犯罪嫌疑人失去踪迹,案件的破获难度和社会危害就会膨胀。
 
  人机协作的案件侦破方式,在今天的数据爆棚年代已经成为了必然选择。
 
  理清案件背后的复杂关系
 
  一位刑警朋友,曾经给我介绍过案件侦破过程里的一个难点:给犯罪团伙整理口供。
 
  由于紧张害怕、抗供心理,再加上犯罪份子普遍文化素质不高,一个犯罪团伙落网后,经常会对团伙间的关系说的乱七八糟,彼此很难吻合。谁是主谋,谁是从犯,犯罪动机如何,经常会在口供中复杂的关系里被弄得十分凌乱。
 
  案件侦破里的这种状况,可以看做一个数据文本分析问题。如果我们整理清楚数据特征,搭建好彼此的关系,就很容易识别其中谎言和矛盾的地方。这也是一个AI可能比人类更擅长的课题,尤其是在案件关系过于复杂之后。
 
  刑侦工作里,有一个名词叫做案件串并。是说如何把不同的犯罪事实归结到一起,弄清楚一个人或团伙若干次犯罪事实。
 
  对于情形复杂的团伙犯罪和体系化犯罪中,案件串并尤其重要,却也需要耗费大量的人力物力才能完成。比如电话诈骗犯罪,不同的嫌疑人有不同的犯案特征、不同的诈骗方式以及所使用银行卡等犯案工具。但由于受骗者可能来自不同地区,受骗经历也不相同。想要进行全国范围内的案件串并就很艰难。
 
  在AI应用中,针对类似情况比较知名的是认知计算技术。利用文本归纳、文本特征提取、语义理解等方式,来抽取犯罪行为中的相似性,提醒警方进行并案处理。
 
  类似AI技术,已经广泛使用在情报分析和商业组织分析当中,IBM i2系统就是这类AI应用的代表。而在刑侦领域,我国也已经开始出现类似应用,来辅助侦查员在笔录、回访、现场勘查记录等资料中整理文本特征,分析并案可能。
 
  除了电话诈骗之外,需要大量应用AI进行文本分析,理清犯罪团伙关系的是金融犯罪和传销。金融犯罪当中,往往涉及复杂的账户、公司和法人关系,错综复杂到一团乱麻。这种情况下,利用AI进行特征分析,理清金融关系,就变得尤为重要。
 
  (IBM i2进行的人物关系分析)(IBM i2进行的人物关系分析)
 
  在传销网络里,受害者和传销上线、组织者往往混为一体,在破获后很难对其进行甄别。根据口供体系等散乱资料,对组织内部关系进行整理,也是AI在破案中发光发热的一个角度。
 
  显然,在成为名侦探这件事上,AI已经具备了C位出道的感觉。当然,代替人类独挡一面的AI侦探并不靠谱,但随着不可取代性日益加强,刑侦中的AI技术与城市智能平台已经显现出了价值。近一年左右时间中AI破案事件直线上升,是一个非常值得关注的现象。
 
  这么一想,写一个大数据+AI主题的推理小说,好像也挺不错的。
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