Нейросети, мозкова активність і детектор брехні: як технології шукають злочинців

Штучний інтелект ловить злочинців

Російська компанія NTechLab займається розробками в області

нейронних мереж.Її основний продукт - система FindFace SDK для розпізнавання осіб. Вона ідентифікує особу на відео або фото, будує біометричний шаблон і порівнює його з іншими шаблонами в базі даних.

Головний клієнт NTechLab - правоохоронніоргани. Весною 2019 року за допомогою FindFace поліція затримала 11 злочинців в Татарстані: система зіставили особи, що потрапили в об'єктив, з базою знімків злочинців. На Чемпіонаті світу з футболу в Росії FindFace допомогла піймати більше 180 порушників - в тому числі злодія спонсорського кубка.

Як розпізнати обличчя правопорушника?

Китайський стартап розробляє технологіюрозпізнавання осіб, голоси і відбитків пальців, а також аналізує руху і поведінку людей - поліція може використовувати її для передбачення і запобігання можливих злочинів.

За даними на 2017 рік, компанія допомогла розкрити понад 10 тисяч злочинів.

Чи можна довіряти детектору брехні?

Сьогодні існує багато варіантів експертизи, яка дозволяє звести до мінімуму людський фактор. Наприклад, аналіз слідів ДНК на місці злочину. Але їх не завжди вдається знайти.

Колись криміналісти покладали надії наполіграф. Він реєструє складну картину реакцій тіла, таких як зміна електропровідності шкіри, тиску, серцебиття. У теорії, якщо людина бреше, тіло видасть його. На практиці поки не вдалося знайти доказів того, що є унікальна для обману картина фізіологічних реакцій.

Щира людина може здатися брехуном, якщо сильно нервує, а лукавим - може бути спокійний як танк, видаючи продуману легенду.

Що може сказати активність мозку?

У 1960-х роках дослідники Роберт Чепмен іГенрі Брегдон вивчали пацієнтів з неврологічними порушеннями і зробили відкриття. Вони виявили, що мозок по-різному реагує на значущі і незначущі зорові стимули (образи). І найголовніше, цю реакцію можна відстежити за допомогою датчиків ЕЕГ.

Якщо образ значущий (наприклад, знайоме обличчя),приблизно через 300 мілісекунд після його демонстрації на стрічці виникає відхилення - «сигнал». На основі цього відкриття сьогодні розроблені і успішно застосовуються, наприклад, інтерфейси для «уявних» команд комп'ютера.

Через багато років інші вчені - нейробіологиЛоуренс Фаруелл і його вчитель Еммануель Дончине з Університету Іллінойсу - припустили, що цю технологію можна пристосувати для потреб поліції і спецслужб.

Фаруелл не здавався. Він провів експеримент, в якому співробітникам ФБР і добровольцям з контрольної групи пред'являли на екрані слова, які могли знати тільки люди зі спецслужб.

Результати вражали: в 100% випадків машина вірно вказувала, хто з учасників знав слова, а хто ні. Крім того, йому вдалося домогтися позитивних судових рішень - правда, непрямим шляхом.

Як точно розрахувати місце злочину?

Компанія використовує ІІ для передбаченняпередбачуваного місця, часу і виду злочину. Технологія PredPol спочатку розроблялася відділом поліції Лос-Анджелеса і університетом UCLA: зараз над нею працюють доктора математичних наук, криміналісти і соціологи спільно з офіцерами поліції.

Алгоритм, розроблений PredPol, аналізуєекономічну ситуацію, суспільні тенденції і поведінку людей і зіставляє інформацію з даними за злочинами. Він обчислює райони (з точністю до 50 м²) і тимчасові проміжки, в яких з найбільшою ймовірністю відбудеться злочин.

Поліція може вибрати тип злочину -наприклад, грабіж, хуліганство або вандалізм. Програма генерує карту на основі «Google Карт», на якій зазначено, де, швидше за все, відбудуться вибрані типи злочинів.

Роботи-охоронці

Роботи-охоронці Knightscope допомагають поліції США патрулювати потенційно небезпечні зони: паркувальні майданчики, великі торгові центри, вестибюлі спортивних стадіонів.

Вони вміють розпізнавати обличчя, зчитувати номерні знаки і створювати теплове зображення. Завдяки цьому роботи Knightscope можуть відрізнити звичайного перехожого від підозрілої особи.

Пошук злочинців в даркнета

Канадські правоохоронці в серпні 2015 року замовили розробку пошукового робота, який вивчає глибини Deep Web. Він шукає пропозиції незаконних товарів і послуг.

Програмну частину підготувала компанія Mercur ITSolutions, яка вже співпрацювала з поліцією раніше. Також в Канаді 30 серпня 2016 року відбулася затримання жінки, яка купила через Інтернет смертельно радіоактивний елемент, полоній-210.

Поліцейський департамент в американському містіБостон на початку січня 2017 року розпочав нову програму, яка зіставляє дані з Deep Web і соціальних мереж. Згідно з планом, розробка програми буде коштувати $ 1.4 мільйона.

Комісар Еванс сказав в інтерв'ю для Бостонськогорадіо, що це «необхідний інструмент законності, який допоможе зберігати наші райони від насильства і тероризму, запобіжить випадки торгівлі людьми та захистить дітей від педофілів».

Документи, отримані Boston Globe, показали, щопрограмне забезпечення покаже поліції геолокацію можливих правопорушень в реальному часі. Раніше американські поліцейські вже успішно закрили Silk Road, Silk Road 2, Black Market Reloaded і багато інших підпільні ринки.

Як технології застосовують російські силовики?

МВС планує використовувати нейромережі длярозслідування серійних злочинів і складання «фоторобота» по ДНК порушника. Технічно така можливість вже є, але в Росії поки недостатня база геномних даних для аналізу.

Міністерство має намір активно використовувати штучний інтелект у своїй роботі, а саме:

  • в програмному забезпеченні, яке повинно дозволити автоматично виявляти ознаки серійних (взаємопов'язаних) злочинів;
  • в програмному забезпеченні, яке дозволитьвизначати зовнішні анатомічні ознаки злочинців (колір очей і волосся, форму обличчя і голови) за отриманим з місць злочинів біоматеріалів, наприклад слідах крові.

Читати далі:

Фізики створили аналог чорної діри і підтвердили теорію Хокінга. До чого це призведе?

Морські слимаки відрізають собі голову, щоб регенерувати нове тіло

Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять