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[導(dǎo)讀]Technavio相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)2018-2022年期間,全球視頻監(jiān)控市場(chǎng)預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)接近11%的復(fù)合年增長(zhǎng)率。將人工智能(AI)應(yīng)用于實(shí)體安全行業(yè)有利有弊,但隨著越來(lái)越多的監(jiān)控系統(tǒng)與大腦直接匹配,有關(guān)利用人工智能與監(jiān)控在倫理方法上的爭(zhēng)論仍在繼續(xù)。

Technavio相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)2018-2022年期間,全球視頻監(jiān)控市場(chǎng)預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)接近11%的復(fù)合年增長(zhǎng)率。將人工智能(AI)應(yīng)用于實(shí)體安全行業(yè)有利有弊,但隨著越來(lái)越多的監(jiān)控系統(tǒng)與大腦直接匹配,有關(guān)利用人工智能與監(jiān)控在倫理方法上的爭(zhēng)論仍在繼續(xù)。

除了中國(guó)的面部識(shí)別創(chuàng)業(yè)公司,比如Megvii的face++所獲得的6億美元私募股權(quán)投資;SenseTime從C輪融資中獲得了620萬(wàn)美元;而Yitu技術(shù)從C輪融資中獲得了3億美元,面部識(shí)別技術(shù)的潛在應(yīng)用也得到了很好的資金支持。

Umbo計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司是一家臺(tái)灣創(chuàng)業(yè)公司,擁有1000萬(wàn)美元的基于人工智能的視頻安全系統(tǒng),可以理解人類(lèi)的行為。Umbo的首席執(zhí)行官Shawn Guan說(shuō),實(shí)體安全已經(jīng)伴隨我們有幾十年之久。

“我們?cè)诤芏嗟胤蕉伎梢钥吹綌z像頭,比如學(xué)校、公共交通、辦公室,或者是住宅區(qū),但我們大多數(shù)人都沒(méi)有情感上的聯(lián)系。”

當(dāng)我們看到攝像頭時(shí),我們感覺(jué)不太安全。

這里仍存在很大的脫節(jié),但是人工智能將會(huì)改變這一點(diǎn)。”

“在未來(lái),當(dāng)我們走在街上,看到一個(gè)人工智能的攝像頭時(shí),我們會(huì)感到安全,”Shawn Guan說(shuō)。

Shawn Guan認(rèn)為,人工智能是將安全行業(yè)從證據(jù)收集轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)防的關(guān)鍵。

“機(jī)器學(xué)習(xí)和理解人類(lèi)行為的人工智能開(kāi)啟了對(duì)公共安全和資產(chǎn)保護(hù)的實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知通道,比如確保沒(méi)有人能影響小學(xué)教育,闖入汽車(chē)或設(shè)施。”

“從今天開(kāi)始的三到五年內(nèi),人工智能將會(huì)在所有關(guān)于物理安全系統(tǒng)的討論中,”他補(bǔ)充道。

埃倫伯根是Evolv技術(shù)公司的首席執(zhí)行官和合作創(chuàng)始人。其是一種威脅檢測(cè)系統(tǒng),它使用面部識(shí)別技術(shù)來(lái)篩選人們的面部表情。

Evolv獲得了3000萬(wàn)美元的融資,投資方包括通用的CatalystLux資本、Gates Ventures和Data Collective。

“美國(guó)大規(guī)模槍擊事件的數(shù)量在持續(xù)上升,其中3起最致命的槍擊事件發(fā)生在去年。

對(duì)手正在變得更加先進(jìn),并瞄準(zhǔn)了大型群體所聚集的大型開(kāi)放空間。

社會(huì)需要一種新的安全方法,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)在改變物理安全領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用,”埃倫伯根說(shuō)。

埃倫伯根說(shuō),面部識(shí)別也有助于通過(guò)識(shí)別進(jìn)入某個(gè)地點(diǎn)或業(yè)務(wù)的個(gè)人來(lái)提高安全性。

埃倫伯根補(bǔ)充說(shuō):“這項(xiàng)技術(shù)可以通過(guò)數(shù)字圖像或視頻數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證一個(gè)人是否應(yīng)該進(jìn)入。”

“無(wú)論是在監(jiān)視名單上的人,還是僅僅允許已知的用戶(hù),該算法都在幫助安全專(zhuān)業(yè)人員積極監(jiān)控和準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)威脅。”

然而,重要的是要注意,僅僅面部識(shí)別是不夠的。

一個(gè)更大的安全計(jì)劃需要將識(shí)別工具與威脅檢測(cè)技術(shù)集成在一起,以真正防止未經(jīng)授權(quán)的進(jìn)入。”

更進(jìn)一步,人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用仍在發(fā)展中,而目前,它不能單獨(dú)工作。

“這項(xiàng)技術(shù)可以分析數(shù)據(jù)并識(shí)別模式,但不能總是確定每種模式是否會(huì)立即成為威脅。

這需要深刻的思考,而只有人類(lèi)的大腦才能做到這一點(diǎn)。

最后,人工智能和人類(lèi)智慧的結(jié)合將使我們能夠應(yīng)對(duì)當(dāng)今不斷變化的威脅格局。”埃倫伯根說(shuō)。

“隨著生物識(shí)別技術(shù)和人工智能嵌入到安全技術(shù)中,我們將授權(quán)客戶(hù)采取積極的安全措施,并有能力將安全范圍繼續(xù)擴(kuò)大,”埃倫伯根說(shuō)。

“人工智能提供了一個(gè)關(guān)鍵的不同點(diǎn),即系統(tǒng)學(xué)習(xí)的能力和我們?cè)谖锢戆踩锌吹降囊环N常見(jiàn)的ML應(yīng)用程序是對(duì)象識(shí)別,在這個(gè)識(shí)別系統(tǒng)中,系統(tǒng)被輸入識(shí)別某種物體作為威脅所具有的+特征——比如槍、刀或炸彈的特征。

埃倫伯根說(shuō),與幾年前開(kāi)發(fā)的機(jī)器視覺(jué)方法相比,今天的高級(jí)ML做得更好。

“結(jié)果是,我們的系統(tǒng)可以自動(dòng)進(jìn)行更多的監(jiān)控,然后迅速向守衛(wèi)發(fā)出潛在威脅的警報(bào)。”

對(duì)這些環(huán)境的自動(dòng)監(jiān)測(cè)減少了對(duì)全身輕拍的需要,創(chuàng)造了一個(gè)更少的侵入性和耗時(shí)的安全環(huán)境,需要更少的勞動(dòng)力。”埃倫伯根說(shuō)。

“在更大的環(huán)境中,傳感器可以確定某人的包是否可能包含威脅,然后追蹤訪客的下落。”

埃倫伯根說(shuō):“我們堅(jiān)信,面部識(shí)別并不是為了讓人們參與進(jìn)來(lái),防止他們進(jìn)入一個(gè)事件或制造事件,只是用來(lái)提醒潛在的可能性人物,這樣警衛(wèi)系統(tǒng)就能更好地評(píng)估情況。”

“人工智能/面部識(shí)別和人類(lèi)智商的結(jié)合,能夠幫助一個(gè)人做出正確判斷,即判斷是要進(jìn)一步評(píng)估一個(gè)人還是調(diào)整系統(tǒng)的敏感度。”

為了安全起見(jiàn),我們更愿意選擇使用相關(guān)的身份數(shù)據(jù),并同意使用相關(guān)的身份數(shù)據(jù),這是社會(huì)的責(zé)任,”埃倫伯根說(shuō)。

埃倫伯根還說(shuō)到,人類(lèi)最偉大的美在于我們能夠迅速適應(yīng)。

“一些人將人工智能的崛起與工業(yè)革命聯(lián)系起來(lái)。

當(dāng)時(shí)人們擔(dān)心機(jī)器搶走了工作,最終,人們學(xué)會(huì)了與機(jī)器共存,并利用它們來(lái)推動(dòng)人類(lèi)向前發(fā)展。”

“今天,人們對(duì)人工智能可能帶來(lái)的變化有著類(lèi)似的擔(dān)憂(yōu),但有一天,人工智能將不再是我們談?wù)摰臇|西,因?yàn)樗鼘⒊蔀槲覀兩钪幸粋€(gè)完整的部分。

安全行業(yè)也持有同樣的理念。”

一些人將人工智能的崛起與工業(yè)革命聯(lián)系起來(lái)。

當(dāng)時(shí)人們擔(dān)心機(jī)器搶走了工作,最終,人們學(xué)會(huì)了與機(jī)器共存,并利用它們來(lái)推動(dòng)人類(lèi)向前發(fā)展。埃倫伯根指出,在當(dāng)前的威脅形勢(shì)下,我們將需要綜合安全解決方案,讓人們可以在不停歇的情況下走進(jìn)一個(gè)熟悉的地方,無(wú)論是在體育場(chǎng)、辦公大樓還是火車(chē)站。

埃倫伯根說(shuō):“盡管我們?nèi)栽谟懻撊绾卫孟冗M(jìn)技術(shù),比如面部識(shí)別所帶來(lái)的利弊,但是如果它能防止大規(guī)模傷亡或大規(guī)模槍擊事件的發(fā)生,那么它就是我們應(yīng)該愿意做的交易。”

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