ИИ научился предсказывать преступления

Как это работает? Искусственный интеллект делит города на квадраты площадью около 9 кв км, затем изучает исторические данные о криминогенной обстановке в разных зонах и оценивает вероятность новых преступлений.

Ученые уже протестировали новый алгоритм в американских Чикаго, Атланте, Остине, Лос-Анджелесе и Филадельфии. Предполагаемое преступление ИИ рассчитывает примерно за неделю до его совершения.

По словам одного из разработчиков алгоритма Ишану Чаттопадхьяй (Ishanu Chattopadhyay), доцента медицинского факультета Чикагского университета, искусственный интеллект на основе данных из прошлого может моделировать ситуации в будущем. Например, предсказывать, как изменится уровень преступности, если упадет доход населения, увеличится количество полицейских и т. д.

Также ИИ анализирует скорость реакции полиции на те или иные преступления, изучает количество арестов и социальные условия в каждом выбранном районе. По результатам такого «расследования», можно понять, что именно нужно сделать, чтобы уменьшить количество происшествий.

ИИ неплохо справляется со своей задачей, хотя пока еще это всего лишь смелый эксперимент. Полагаться на данные алгоритма полицейским не рекомендуют. Но кто знает, может точность оценки и прогнозов удастся вывести на уровень системы Precrime из фантастического боевика «Особое мнение» (Minority Report) с Томом Крузом по одноименному рассказу Филипа Дика. Помнится, благодаря Precrime количество убийств в киновселенной удалось свести до нуля. Почти.

Любопытно, что еще десять лет назад полицейское управление Чикаго пыталось создать некие цифровые модели некоторых граждан. Тем, кто «засветился» в полицейских сводках, могли присвоить один из двух ярлыков: потенциальный преступник или потенциальная жертва. Дальше алгоритм начислял баллы за разные происшествия: например, арест или жалоба для «преступников». Тогда получилось не очень: выяснилось, что 13% тех, кто получал метку «преступник», вообще никогда не обвинялись в серьезных правонарушениях.

Источник изображения: Daniel Schwen / Wikimedia Commons