Искусственный интеллект будет раскрывать преступления


1 000
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Мидлсекский университет занимается разработкой ИИ, способного раскрывать преступления - системы VALCRI
62%
38%

Сводная информация по прогнозу Редактировать сводную информацию

26 декабря 2018 - Американские разработчики Юйни Ли (Yunyi Li) и Тон Ван (Tong Wang) из Университета Айовы создали алгоритм, который предсказывает, в каком месте серийный преступник совершит следующий взлом, причем эффективнее всего программа работает, если район предсказания соответствует по размерам небольшому городскому кварталу. Компьютер учитывает индивидуальные предпочтения преступника и определяет присущие ему закономерности.  Программа различает отдельных преступников и подходит для работы с серийными преступлениями. Алгоритм Next Hit Predictor состоит из двух основных компонентов: один учитывает так называемый фоновый риск (background risk), который представлен в виде среднего уровня преступности в районе в течение длительного периода времени, а второй — спровоцированный риск (triggered risk), который связан с прошлыми деяниями определенного преступника, а точнее с его «излюбленным» типом мест. Согласно криминальной теории Джанет Варрен, преступник склонен выбирать схожую обстановку, так как она ему кажется знакомой. Именно это позволяет ученым определять присущие вору паттерны. Самого лучшего показателя, по словам разработчиков, удалось добиться, когда размер каждой клетки соответствовал квадрату 70 на 70 метров — это примерно соответствует размеру городского квартала.  https://nplus1.ru/news/2018/12/26/next-locations-of-serial-crimes

28 февраля 2018 - Журналистам Verge удалось выяснить, что американский секретный стартап Palantir втайне тестировал в Новом Орлеане систему прогнозирования преступлений. В 2013 году компания получила доступ к миллионам документов публичного характера, а также к судебным документам, адресам, номерам телефонов и сведениям из социальных сетей. С помощью полученных сведений ПО Palantir создавало карты связей, по которым можно было проследить, как соотносятся друг с другом люди, места, автомобили, адреса, оружие и даже посты в соцсетях. Полицейским достаточно было ввести в систему номер автомобиля, адрес или кличку преступника, и система выводила весь комплекс его контактов. По этим линиям можно было спрогнозировать, кто из жителей Нового Орлеана совершит преступление, а кто скоро станет жертвой. При составлении прогнозов принимались во внимание звонки, совершаемые преступниками из мест заключения, а также информация из полицейских карточек. База карточек состояла из всех задокументированных случаев общения граждан с полицией. Любые контакты, даже если они не приводили к арестами, фиксировались в системе. С 2012 года уровень преступности в Новом Орлеане сократился на треть, хотя эксперты не считают это следствием введения программы Palantir...   https://hightech.fm/2018/02/28/palantir_predictive_tech

21 апреля 2017 - Система представляет собой некое подобие автоматизированного Шерлока Холмса, который изучает огромные массивы данных, хранящихся в полицейских базах данных, строит связи между допросами подозреваемых, изучает фотографии с мест преступлений, просматривает видеозаписи, а затем пытается связать изученные улики между собой и прийти к какому-либо умозаключению. Разработка началась еще в 2014 году. Сегодня же, система проходит предварительное тестирование на территории Великобритании.

27 декабря 2018
User Image4teller(85)%
Американские разработчики создали алгоритм, который предсказывает, в каком месте серийный преступник совершит следующий взлом, причем эффективнее всего программа работает, если район предсказания соответствует по размерам небольшому городскому кварталу. Компьютер учитывает индивидуальные предпочтения преступника и определяет присущие ему закономерности, сообщается в препринте, опубликованном на arXiv.org. В прошлом году британская полиция начала использовать программу, которая позволяет определять, где с наибольшей вероятностью произойдет следующее преступление. Ключевая особенность алгоритма заключается в том, что с помощью данных о времени, типе и месте преступления, а также о криминальной обстановке в целом, он создает карту, на которой показаны районы, где преступность наиболее вероятна. Однако, в то время как технология хорошо подходит для определения места следующего правонарушения (как сообщает The Independent, компьютер имеет в 10 раз больше шансов предсказать район будущего преступления, чем случайное патрулирование), она не различает отдельных преступников и не подходит для работы с серийными преступлениями. Новая модель машинного обучения, которую разработали Юйни Ли (Yunyi Li) и Тон Ван (Tong Wang) из Университета Айовы, решает эту проблему. Алгоритм Next Hit Predictor состоит из двух основных компонентов: один учитывает так называемый фоновый риск (background risk), который представлен в виде среднего уровня преступности в районе в течение длительного периода времени, а второй — спровоцированный риск (triggered risk), который связан с прошлыми деяниями определенного преступника, а точнее с его «излюбленным» типом мест. Согласно криминальной теории Джанет Варрен, преступник склонен выбирать схожую обстановку, так как она ему кажется знакомой. Именно это позволяет ученым определять присущие вору паттерны. Для своей работы исследователи собрали данные о 4,9 тысячах взломов, произошедших в Кэмбридже, штат Массачусетс, между 1997 и 2006 годом. Из них 682 случая были связаны с серийными преступлениями (всего было 55 «цепочек»). Разработчики использовали полученную информацию для тренировки алгоритма, оставив последнее преступление в каждой серии для проверки модели. В ходе теста программа генерировала карту, на которой каждой ячейке присваивалось значение в соответствии с уровнем риска (от низкого к высокому). Проверка Next Hit Predictor и сравнение ее с другими, более простыми моделями показали, что она «демонстрировала неизменно хорошие результаты» на разных картах — стоит отметить, что авторы не сообщают точной информации об эффективности работы алгоритма, поэтому точность предсказания оценить не представляется возможным. Самого лучшего показателя, по словам разработчиков, удалось добиться, когда размер каждой клетки соответствовал квадрату 70 на 70 метров — это примерно соответствует размеру городского квартала.
1 марта 2018
User Image4teller(85)%
Журналистам Verge удалось выяснить, что американский секретный стартап Palantir втайне тестировал в Новом Орлеане систему прогнозирования преступлений. Представители компании, основанной на средства венчурного фонда ЦРУ, напрямую договорились о запуске проекта с Митчем Ландре, который занимает пост мэра города с 2010 года. Сотрудничество между Palantir и полицией Нового Орлеана началось в 2012 году и продлевалось несколько раз. Срок последнего договора истек 21 февраля 2018 года. На эти данные указывают свидетельства источников, а также электронные письма, которые попали в распоряжении Verge. Массивы данных, которыми владела Palantir, впечатляют. В 2013 году компания получила доступ к миллионам документов публичного характера, а также к судебным документам, адресам, номерам телефонов и сведениям из социальных сетей. Также мэр Ландре предоставил Palantir доступ к городским данным, связанным с преступностью. С помощью полученных сведений ПО Palantir создавало карты связей, по которым можно было проследить, как соотносятся друг с другом люди, места, автомобили, адреса, оружие и даже посты в соцсетях. Полицейским достаточно было ввести в систему номер автомобиля, адрес или кличку преступника, и система выводила весь комплекс его контактов. По этим линиям можно было спрогнозировать, кто из жителей Нового Орлеана совершит преступление, а кто скоро станет жертвой. При составлении прогнозов принимались во внимание звонки, совершаемые преступниками из мест заключения, а также информация из полицейских карточек. База карточек состояла из всех задокументированных случаев общения граждан с полицией. Любые контакты, даже если они не приводили к арестами, фиксировались в системе. Полиция не скрывала, что таким образом хочет собрать как можно больше информации о горожанах. Жители Нового Орлеана, члены городского совета, а также местные юристы по гражданским и уголовным делам не знали о программе Palantir. В 2013 году, когда полиция передала в суд дело о преступных группировках 3NG и 110ers, материалы состояли из 60 000 страниц. Однако ни на одной из них не упоминалось использование систем прогнозирования от Palantir. Избежать внимания компании удалось за счет договора о безвозмездном сотрудничестве. Проект Palantir проходил под видом благотворительной программы в рамках движения NOLA For Life. Подобную практику Palantir, известный своей секретностью, применял и ранее при заключении госконтрактов. Как отмечает Verge, Новый Орлеан стал тестовой площадкой для Palantir. До этого компания никогда не применяла системы прогнозирования преступлений в гражданской среде. Пентагон использовал алгоритмы Palantir для поиска взрывчатых устройств в Афганистане и Ираке. Однако после 2012 года компания начала продвигать свои продукты в других городах США и за рубежом. Palantir предлагала систему прогнозирования преступлений полиции Чикаго, но безуспешно. В 2016 году стартапу удалось продать программу для выявления террористов полиции в Дании. По некоторым данным, компания получила за это от $14 до $41 млн. При этом датской полиции пришлось получить разрешение ЕС на покупку ПО Palantir, так как система не отвечала европейским нормам о защите данных. Позднее также стало известно, что системой Palantir пользуются и в Израиле. Хотя с 2012 года уровень преступности в Новом Орлеане сократился на треть, эксперты не считают это следствием введения программы Palantir. В первые два года эффект был более выраженным, но потом он пошел на спад. Большинство специалистов, с которыми связался Verge, осуждают введение программы в первую очередь из-за ее секретности. «Больше всего поражает, что столь тщательное наблюдение за жизнями обычных граждан хранилось в тайне», — заметил глава Roderick and Solange MacArthur Justice Center Джим Крейг. 
Существующие похожие прогнозы
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Свойства разнообразных растений вдохновили разработчиков, которые создали роботов, способных со временем увеличиваться в размерах.
37%
63%
(+3)
Примерно
2 июля 2025
прогноз сбудется
Техника и наука
Сообщил на научной конференции в рамках военно-морского салона в Санкт-Петербурге замглавкома ВМФ по вооружению вице-адмирал Виктор Бурсук.
55%
45%
(+2)
(+2)
Не позднее
31 декабря 2021
прогноз сбудется
Техника и наука
Уже сейчас смартфоны позволяют производить оплату, вместо банковских карт, там, где есть специализированные терминалы. И эта сеть быстро растет...
53%
47%
(+1)
Примерно
1 января 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Группе японских ученых из Института физико-химических исследований Рикен удалось впервые в мире пересадить пациенту с возрастной макулодистрофией сетчатки клетки
57%
43%
(+3)
(+1)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Большинство известных ИТ-компаний ведут "борьбу" с киберпреступниками и специалисты полагают, что в скором будущем такая проблема будет полностью решена
62%
38%
Примерно
1 января 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
Ученым из Австралийского Национального университета удалось создать крошечное устройство для формирования объемных голографических изображений...
66%
34%
Примерно
2 января 2020
прогноз сбудется
Техника и наука
На помощь таким людям могут прийти нейроинтерфейсы, один из которых в рамках проекта «Нейрочат» недавно представила фирма Neurotrend.
46%
54%
Не позднее
1 января 2021
прогноз сбудется
Техника и наука
Об этом «Известиям» рассказал замминистра экономического развития Олег Фомичев.
57%
43%
(+3)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Астероид большой неожиданно свалится на Землю, их много и астрономы могут на заметить опасность.
33%
67%
(+2)
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Техника и наука
Компания Apple подала патент на стилус, который можно использовать для рисования непосредственно на любой поверхности, а не только на сенсорной.
46%
54%

Политика:    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Технологии:    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Экономика:      2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Общество:      2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

Медицина:        2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022    2023    2024    2025    2026    2027    2028    2029    2030-е    2040-е    2050-е    2060-е    Избранное 

 

С помощью поиска можно найти прогнозы по любым темам