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AI 寻人为什么有的时候不行?

来源:玩具作家:仙人掌

几个科技巨头的“人工智能狩猎”项目正在变成公益登陆。

5月,腾讯优图与福建警方合作,使用人脸识别技术将失踪10年的孩子送回家。最近,百度还宣布,为期两年的“人工智能搜索服务”已经升级。其官员称,自“人工智能搜索服务”推出以来,用户已经发起了20多万次照片比对,帮助6700多个家庭团聚。今天的头条甚至把搜索项目扩大到“搜索烈士的后代”、“紧急搜索未知病人的亲属”等等.

以上信息乍一看的确令人欣慰,但人工智能技术的搜索效果并不那么神奇。

PingWest通过浏览全国最大的非官方子网站“宝贝回家”来播放。论坛上的“子帖子”有710页。标有记号的帖子显示仍有14,185名男孩和6,938名女孩失踪。在中央电视台的官方搜索平台上,有315,588条搜索信息需要解决,其中主要是家庭搜索。

面对大量的失踪人员,人工智能技术在协助寻找人员方面仍然存在许多实际困难:由于注册时间跨度长,信息缺乏,人工智能人员即使有技术也无法帮助许多失踪案件。

“婴儿之家”官方网站论坛人工智能寻脸器被困在“人脸”中

今年,一家人工智能公司和相关部门联合创建了“城市大脑”(City Brain),利用人工智能系统向老年人发出跌倒、失踪等各种异常情况的警告。

虽然通过系统进行人工智能追踪的成功案例很多,但人工智能公司的相关负责人在与平西的沟通中提到,如果失踪老人的行动范围在城市摄像头的捕捉范围内,目前的人工智能算法几乎可以100%分析反馈结果。

'然而,现实中有太多的城市场景视频。如果偏远地区没有摄像头或者摄像头进入盲区,人工智能只能“遗憾地”不能继续帮助警方找到更多线索。

网络数据显示,截至2016年,中国约有1.7亿台摄像机,其中2000万台由公安系统持有。摄像机主要部署在人口稠密的地区,如道路、广场和地铁巴士,以及公共场所,如医院、学校和公园。

然而,事实上,由于视野范围广、距离远,绝大多数普通的安全监控摄像机无法获得满足人脸识别分辨率的图像。影响人工智能识别的因素包括光照、姿态、遮挡程度等,清晰度是人脸识别精度的关键因素。

作为回应,一个人工智能搜索项目的负责人告诉PingWest Pinto,未来的人工智能搜索可能不再坚持人脸或人体识别:‘目前,这些公司大多通过目标寻找目标。未来,他们将通过人脸、人体、衣服、状态和环境特征等各种属性一次发现目标的所有线索,以加快搜索效率。

百度人工智能还表示,虽然现有技术已经成功帮助7619户家庭团聚,但实际需求远远大于此。

'数据库内容应该不断丰富,人脸识别技术也需要更多的新场景。例如,通过在救援系统中部署人脸识别功能,可以快速识别多次进入车站的人。”百度人工智能项目经理补充道。

监控男孩失踪前的视频捕获

视频数据≠有效情报

以视频数据为核心的安全监控系统确实可以为警方寻找人员提供大量线索,但这也是一个负担。

如果没有人工智能,在这些监控视频面前要找到人需要很大的精力。就一位不久前失踪的老人而言,如果不是人工智能,我们需要看近300台摄像机才能找到老人的下落。假设我们每天检查10小时的视频和3000小时的视频数据,150天不吃不睡。然而,通过视频结构化系统,工作被缩短到几分钟,从而增加了搜索的时间和人力成本。“

上面提到的‘结构化数据’正是人工智能中的数据挖掘和分析。目前,安全摄像头捕获的数据都是未经处理的原始数据,该结构能够提取数据的特征信息,并以系统能够理解的算法语言进行通用描述,从而快速筛选和整理出海量信息

这意味着只有经过深入合理的分析和挖掘,原始海量数据才能成为有效的线索,有助于人工分析,方便搜索工作。

例如,摄像机在人工智能下捕捉到丢失的目标群体后,除了识别人体、面部、外貌甚至环境条件外,还对其行为甚至报警进行分析判断,甚至生成丢失路线的数据预测等。之后,需要做的就是筛选、判断和优化。

人工智能不仅需要进行浅层数据挖掘,还需要在不同场景和不同情况下应用有针对性的算法和应用,有效地将结构化数据转化为有效的线索,这是现阶段人工智能的短板。

数据库难以共享

随着人工智能技术的不断进步,主动应用和预警成为可能。人工智能下的安全保护正从传统模式的回顾走向实时监控和防范的趋势。

根据PingWest的说法,在某个更开放空间的动态领域,一些人工智能系统现在可以控制关键黑名单人员,如逃犯和非法人员。与此同时,还可以跟踪白名单所列人员的移动,例如失踪的老人和被绑架的儿童。这使得无法无天的人很难利用谨慎的控制。

但事实上,在某些贩卖儿童的案件中,犯罪分子会从人口稠密的一线和二线城市转移到偏远地区。该地区发展落后,地理环境复杂偏远,是人工智能安全无法触及的盲区,如何解决这里的安全问题将是一个难题。

'事实上,人工智能发现人的意识也是我们面临的一个难题'百度人工智能搜索项目负责人对平西pin play表达了这样的困惑。到目前为止,一些失踪人员家庭仍然不知道人工智能寻找人员的新方法,特别是在偏远地区。稍后,我们将让人工智能通过精确的推流和区域下沉活动来找到人们以实现进一步的精确传输和到达。“

假设我们在这样极端的条件下仍然能得到失踪儿童和嫌疑人的信息,从各方搜索平台的运行过程来看,记者需要上传失踪人员的照片,系统会进行人脸比对,生成比对结果。然而,这种比较结果与他们所依赖的数据脸数据库直接相关,并且基本上来自与搜索平台合作的各种救援机构、公安、政府和路人。

但是,目前我们还没有统一的平台,这意味着缺失的信息和后台数据库、本地监控视频资源和社会监控视频资源分散在不同的地方,人工智能的数据分析依赖于这些数据。数据共享问题也是影响人工智能搜索成功率的一个重要因素,它似乎比技术更难推进。

百度人工智能搜索项目负责人告诉平西,面对现实中相对独立平台造成的“数据壁垒”,百度正在积极拓展合作伙伴。我们正在从国家救援和家庭追踪网络以及婴儿回家平台获取数据。未来,我们希望有机会与更多的组织合作,通过Feed stream分发小程序服务,从而进一步开发人工智能搜索平台和技术价值。”

对于人工智能的人来说,技术只是互联网公益的一部分。

cctv 《等着我》官方网站搜索信息

(在受访者的要求下,一家人工智能公司放弃了它的真实姓名。)