Стеження на стероїдах: Як ШІ робить Великого брата більшим і розумнішим

Ні для кого не секрет, що ми живемо в державі стеження. Середньостатистичний американець потрапляє в об’єктив камер відеоспостереження приблизно 75 разів на день. А середньостатистичний лондонець, людина, яку найчастіше фотографують у світі, потрапляє в об’єктиви державних і приватних камер спостереження приблизно 300 разів кожні 24 години.

• Око в небі
• Виклики для вирішення
• Увійдіть до Паноптикуму

Але якщо ви думали, що майбутнє – це просто більше камер в більшій кількості місць, вам краще подумати ще раз. Завдяки проривам в таких галузях, як комп’ютерний зір, завтрашнє суспільство спостереження буде набагато досконалішим. Кількість інформації, яку можна витягти з відеоматеріалів, постійно зростає. В результаті, замість просто статичних записів, зроблених для подальшого використання, або прямих трансляцій, що переглядаються нудьгуючими працівниками, які одночасно дивляться на банки моніторів, системи відеоспостереження стають все розумнішими. Набагато розумнішими. Я маю на увазі на кілька порядків розумнішими і набагато мобільнішими.

Око в небі

Однією з таких нових технологій, так званим аналізом підозрілих дій з повітря (Aerial Suspicious Analysis – ASANA), є робота компанії комп’ютерного зору Skylark Labs, яка займається розробкою систем комп’ютерного зору. ASANA – це система безпеки на основі безпілотників, призначена для виявлення підозрілої активності в натовпі з сотень людей з висоти від 10 футів до 300 футів. Дрони, оснащені хмарною технологією, можуть ширяти над великими скупченнями людей і точно ідентифікувати таку поведінку, як бійки, штовхання, удари ногами, застосування зброї тощо. Це поряд з непідозрілими діями, такими як давання “п’ять”, танці і обійми, які використовуються для того, щоб зробити систему більш стійкою до хибних тривог. Система також модифікується для виявлення підозрілих об’єктів, таких як залишені без нагляду сумки. Сповіщення про них можуть бути надіслані відповідним органам.

“Система спочатку визначає позу кожної людини на місці події”, – розповів Digital Trends засновник і генеральний директор компанії Амарджот Сінгх (Amarjot Singh). “Людські пари, які знаходяться в певній заздалегідь визначеній близькості, спільно аналізуються на основі руху поз, щоб визначити, чи потрібно генерувати сигнал тривоги. Після того, як визначено, що пара причетна до підозрілої події, поза окремої людини додатково аналізується, щоб визначити, чи один з них, або обидва, відповідальні за тривогу – після чого один або обидва відстежуються через натовп. Система також може повторно ідентифікувати людей, якщо вони виходять з поля зору безпілотника”.

Сінгх, випускник факультету штучного інтелекту Кембриджського університету і постдокторський науковий співробітник Стенфордського університету, сказав, що він працював над створенням цієї системи.

“Існуючих систем спостереження типу CCTV було недостатньо для того, щоб вчасно ідентифікувати цих нападників”, – сказав Сінгх. “Це пов’язано з обмеженим полем зору [камер відеоспостереження], що дає можливість агресивно налаштованим особам уникати виявлення. Система спостереження, встановлена на безпілотнику, швидше за все, зможе зафіксувати цих осіб завдяки своєму великому полю зору. Подібні напади можна було б запобігти у майбутньому, якби камери спостереження могли автоматично виявляти підозрілу поведінку, наприклад, коли хтось залишає сумку без нагляду на тривалий час”.

Серйозні порушення безпеки часто є рушійною силою для вдосконалення технологій безпеки. Як я вже писав раніше, трагічні події 11 вересня, до яких зображення викрадачів Мохамеда Атта і Абдулазіза Аломарі, що проходили через систему безпеки аеропорту, не були помічені, викликали шквал інвестицій в системи розпізнавання облич. Однак, як показує досвід Skylark Labs, виявлення злочинців може бути досягнуто багатьма способами, які виходять за рамки ідентифікації обличчя розшукуваного злочинця.

Виклики для вирішення

Виклики для вирішення

Варто зазначити, що такі розумні камери не обов’язково повинні використовуватися для виявлення агресивної поведінки. Існує безліч сценаріїв, в яких було б бажано заздалегідь виявити певну іншу поведінку, щоб можна було вжити відповідних заходів. Наприклад, влада вже давно використовує алгоритми комп’ютерного зору в лондонському метрополітені для спостереження за потенційними стрибунами-самогубцями. Технологія працює шляхом пошуку осіб, які чекають на платформах щонайменше 10 хвилин і за цей час пропускають кілька доступних поїздів. Якщо це відбувається, штучний інтелект вмикає сигнал тривоги.

Аналогічно, нещодавні пропозиції Європейського Союзу передбачають, що всі нові автомобілі на дорогах, починаючи з середини 2022 року, повинні бути обладнані спеціальними системами моніторингу водіїв, здатними визначити, чи не відволікається людина за кермом. Для цього ізраїльський стартап у сфері комп’ютерного зору Eyesight Technologies розробив технологію автомобільного моніторингу, яка може виявити, коли водій втомився, користується смартфоном або навіть курить за кермом. Потім вони можуть надіслати попередження.

Само собою зрозуміло, що ця сфера, тим не менш, представляє можливе етичне мінне поле.

Само собою зрозуміло, що ця сфера, тим не менш, являє собою можливе етичне мінне поле. Як видно з численних людей, які зібралися по обидва боки дебатів Apple проти ФБР кілька років тому, коли Apple відмовилася створити бекдор у своїй операційній системі iOS, щоб допомогти слідчим, не існує єдиної думки, коли справа доходить до стеження.

Ситуація стає ще складнішою, коли ви додаєте до цього можливу пов’язану тему прогностичної поліції або можливість того, що подібна технологія може бути використана для націлювання та залякування маргіналізованих груп шляхом виявлення інших форм забороненої поведінки. У деяких країнах це може бути використано для спостереження за одностатевими парами, які демонструють ніжну поведінку. В інших сценаріях вона може бути використана для попередження влади про скупчення людей в місцях, де не очікується скупчення людей.

Увійдіть до Паноптикуму

Увійдіть до Паноптикуму

Однак люди, які перебувають у камерах, не можуть бачити сторожа. Як наслідок, вони вважають, що за ними завжди пильно спостерігають. Як зауважив французький філософ Мішель Фуко у своїй книзі “Дисциплінувати і карати” 1975 року, в результаті виникає форма асиметричного нагляду: ув’язнені, незважаючи на те, що їх більше, ніж охоронців, стримують власну поведінку, припускаючи, що за ними спостерігають.

Хоча теоретично в гіпотетичній сторожовій вежі Паноптикуму може опинитися будь-хто (або навіть ніхто), те, як суб’єкти стримують свою поведінку, залежить від їхнього ставлення до людини, яка нібито спостерігає за ними. Теоретичний ув’язнений буде діяти інакше, якщо за ним спостерігає досвідчений ветеран, здатний помітити навіть найбільш приховану поведінку, порівняно з новачком.

Нам ще належить побачити, який вплив на стримування поведінки матиме наступне покоління засобів спостереження на населення. Поєднайте технологію прогнозування поз на публіці з більш широким використанням розпізнавання облич скрізь, від барів до готелів, і люди будуть як ніколи раніше усвідомлювати, що за ними постійно стежать. В деяких контекстах це може бути чудовою річчю. В інших – це може викликати занепокоєння.

“Я думаю, що такого роду технології можуть бути використані для розробки ефективних систем охорони і безпеки, які можуть допомогти правоохоронним органам і забезпечити безпеку людей в громадських місцях”, – сказав Сінгх. “Тому я вважаю, що розробка цих систем є доброю справою і необхідною. Проте я вважаю, що ці системи слід використовувати з обережністю і контролювати їх застосування для конкретних цілей, таких як оборона, подібно до ядерних технологій”.

Рекомендації редакторів

Останній штрих: як вчені наділяють роботів тактильними відчуттями, подібними до людських

• Як 5G змінює журналістику
• Цей дикий новий дисплей ставить гігантський 120-дюймовий віртуальний монітор на ваш стіл
• Три речі, які необхідні Microsoft Surface Duo 2 для успіху
• Посібник з купівлі Apple iPhone 13: Дата виходу, ціна, характеристики – все, що ми знаємо

Source: digitaltrends.com