Культовый фильм «Особое мнение» привнёс в мейнстрим идею о том, что власти должны предотвращать преступления до их совершения. Теперь она может стать реальностью благодаря учёным из Южной Кореи: они разработали инструмент под названием Dejaview, который анализирует записи с камер видеонаблюдения для предугадывания незаконных действий.
ИИ использует машинное обучение для анализа закономерностей и выявления признаков надвигающихся инцидентов. Учитываются такие факторы, как время суток, местоположение, прошлые записи об инцидентах и другие переменные. Это позволяет оценивать вероятность возникновения подозрительных событий.
Например, если тихое, изолированное место имеет схожие характеристики окружающей среды с прошлым ночным преступлением, то система отметит высокий риск его повторения. Власти могут более тщательно контролировать такие зоны с помощью камер и правильно располагать группы реагирования. В полевых испытаниях с использованием реальных данных эта система продемонстрировала точность до 82,8%.
Ещё одной функцией Dejaview стала способность выявлять в толпе рецидивистов. Нейросеть анализирует лица и определяет тех людей, которые способны регулярно совершать одни и те же преступления, а затем по их движениям предсказывает, планируют ли они снова нарушить закон в ближайшее время.
Систему обучили на огромном объёме данных из более чем 32 000 роликов с камер видеонаблюдения, фиксирующих различные инциденты в течение трёх лет. Она способна распознавать закономерности по этим данным и применять свои «знания» в реальных сценариях.
Ожидается, что Dejaview начнут использовать в специальных охранных ведомствах Южной Кореи к концу 2025 года. Не исключено, что подобная система вызовет ожесточённые споры в стране.
Однако Сеул не одинок в изучении этой технологии. В Аргентине также создано новое подразделение ИИ, направленное на предотвращение, обнаружение, расследование и судебное преследование преступников. Причём там пошли ещё дальше: система черпает информацию не только с камер, но и из соцсетей, веб-сайтов и даркнета.
