人工智能和机器学习在治安管理方面意义重大

说起机器学习，恐怕很多人就会想起谷歌AlphaGo先后战胜李世石和柯杰。机器学习也被称为深度学习，具体的的方法有很多种，但其中最强大也是最吸引人的方法是使用人工神经网络的技术，也就是与人的大脑基本操作原理相同的系统。人类大脑中含有多大1000亿个神经元细胞，还有细胞之间几百万亿用来连接神经元细胞的突触，是一个异常复杂的系统。神经网络芯片模拟人类神经元和神经突触的运行模式，而软件算法则模拟认知过程。比如在输入“人类笑脸”之后，人工神经网络根据现有的算法会输出相应的结果，然后这个结果会被反馈和数据库中已知的正确“人类笑脸”进行比较。然后人工神经网络会根据输出结果和数据库中的正确结果对比自行调整。在经过数以百万次的这种训练，人工神经网络在识别“人类笑脸”上就会非常得心应手。

更可怕的是，只要用于训练的数据库足够丰富，人工智能在图像识别、语言识别、实时翻译、信息检索等领域，可以取得不亚于人类的智能。

在2011年，瑞士卢加诺大学的科学家设计了一个深度学习网络，能够识别出交通标准大型数据库中99%以上的图像，并且在准确度上超过了与之较量的专家。而中国的“天网系统”则更进一步，能够依靠视频监控提供的图像准确识别监控视频中行人性别、年龄、衣着，车辆的品牌、颜色和车型。而且“天网系统”会根据采集到的异常声音和图片进行分析，自动识别交通事故。在“天网系统”自动报警之后，系统会对车辆和现场人员的关键信息进行提取，比如车辆的车牌、车辆型号、车辆颜色等特征，现场人员的体貌特征，以及衣着、饰品等信息进行提取。随后，“天网系统”会对一定区域内所有摄像头拍摄的视频进行抓取和比对，依托人工智能技术进行智能分析，查找肇事车辆。即便肇事车辆在短时间内给车辆更换了车牌和车辆颜色，但通过车型、驾驶人员特征、内饰等关键特征比对，“天网系统”依旧可以辨认出肇事车辆。

在人脸识别方面，人工智能也达到了人类的准确度。美国Facebook的研究人员开发了一个包含9层人工神经元的实验系统，它能在照明条件和面部方向各异的情况下，判断出两张照片是否为同一人，准确度达97.25%，与人类观察员97.53%的准确度差距微乎其微。中国的“天网系统”可以自动将监控视频中的人脸和数据库中的在逃犯罪嫌疑人进行比对，并在发现犯罪嫌疑人后自动报警，自动调用区域内的所有摄像头跟踪在逃犯罪嫌疑人的动向，并通知附近的警察犯罪嫌疑人的具体方位，引导警察进行抓捕。就具体案例来说，沈阳地铁站在安装人脸识别系统之后，警方27小时就抓获3名在逃犯罪嫌疑人。在另一个案件中，有几个罪犯拦住了一名女士，从她支付宝的钱转了几十万人民币。从这位受害人打110开始，中国警方使用了公安部第三研究所打造的“天眼”识别技术，利用视频监控数据处理，只用了21分钟的时间，犯罪分子就被抓获了。中国电子科技大学警用装备研究联合实验室开发了一款能够自动识别人脸的警车，警车车顶上装有360度全视角摄像头，可以自动扫描60米范围内的所有人脸，在日常巡逻任务中，警察可以依靠人工智能技术搜寻在逃犯罪嫌疑人。