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行業(yè)新聞


人工智能正在推動(dòng)超級監控

點(diǎn)擊量:9351發(fā)表時(shí)間:2019-12-03 15:24:36

  我們通常會(huì )認為監控攝像頭是數字化的眼睛,監視著(zhù)我們,或者是為我們進(jìn)行監視,具體是哪種情況取決于你的立場(chǎng)。但實(shí)際上,它們更像是舷窗:只有當有人通過(guò)它們看時(shí)才有用。有時(shí)候這意味著(zhù)會(huì )有人監看監控視頻,通常是同時(shí)監看多個(gè)視頻窗口。然而,大多數監控攝像頭都是被動(dòng)的。它們在那里作為一種威懾,或者在出現問(wèn)題時(shí)提供證據。

  但是,這種情況正在發(fā)生變化視頻監控,而且變化的速度非???。人工智能給了監控攝像頭提供了能夠匹配它們眼睛的大腦,讓它們能夠分析實(shí)時(shí)視頻,而且不需要人類(lèi)的干預。對于公共安全來(lái)說(shuō),這可能是一個(gè)好消息,幫助警察和應急救助人員能夠更容易地發(fā)現犯罪和事故,并且有一系列的科學(xué)和工業(yè)上的應用。但是這也對隱私的未來(lái)引發(fā)了嚴重的問(wèn)題,并給社會(huì )正義帶來(lái)了全新的風(fēng)險。

  如果政府可以使用閉路電視視頻監控跟蹤大量的人,會(huì )發(fā)生什么情況?如果警察只要將你的臉部照片上傳到數據庫,就可以對你進(jìn)行全城數字化跟蹤,又會(huì )怎么樣?或者你所在當地的商場(chǎng)的攝像頭上運行的算法存在偏見(jiàn),僅僅因為不喜歡某群青少年的樣子,就發(fā)出警報召喚警察,又會(huì )怎么樣?

  雖然這些情景的出現尚需時(shí)日,但是我們已經(jīng)看到將監控和人工智能結合的初步成果了。IC Realtime公司就是一個(gè)例子。該公司去年12月份推出的旗艦產(chǎn)品被谷歌用于閉路電視視頻監控。這是一個(gè)應用程序及網(wǎng)絡(luò )平臺,名為Ella,它使用人工智能對視頻流中的內容進(jìn)行分析,并使之可供即時(shí)搜索。Ella可以識別成千上萬(wàn)的自然語(yǔ)言查詢(xún),讓用戶(hù)能夠搜索鏡頭中的內容,找到包含了特定動(dòng)物、穿著(zhù)特定顏色衣物的人,甚至是包含了某款特定汽車(chē)品牌或型號的剪輯圖像。

  在一次網(wǎng)絡(luò )演示中,IC Realtime公司的首席執行官Matt Sailor向《The Verge》展示了Ella的一個(gè)版本,該版本連接了監控一個(gè)工業(yè)園區的大約40臺監控攝像頭。他輸入了各種搜索內容--"一個(gè)穿紅衣服的男人"、"UPS貨車(chē)"、"警車(chē)"--所有這些都在幾秒鐘內提取出了相關(guān)的鏡頭。然后,他縮小和時(shí)間范圍和地點(diǎn)范圍,并指出用戶(hù)可以如何用拇指向上和向下滑動(dòng)改善結果--就像Netflix一樣。

  人工智能監控從可搜索視頻開(kāi)始

  Sailor表示:"假如有搶劫,你并不真的知道發(fā)生了什么"。他表示,"但之后有一輛吉普牧馬人(Jeep Wrangler)向東飛馳而去。所以我們來(lái)搜索'吉普

  牧馬人(Jeep Wrangler)',然后就找到了。"在屏幕上,開(kāi)始出現視頻剪輯,顯示不同的吉普牧馬人(Jeep Wrangler)從鏡頭前滑過(guò)。這將是人工智能和閉路電視視頻監控相結合的第一大優(yōu)勢,Sailor解釋說(shuō):讓你很容易找到你要找的東西。他表示:"如果沒(méi)有這種技術(shù),你所能知道的不會(huì )比你的攝像頭更多,而且你必須從數個(gè)小時(shí)、數個(gè)小時(shí)又數個(gè)小時(shí)的視頻中篩選內容。"

  Ella運行在谷歌云(Google Cloud)上,可以從幾乎任何閉路電視視頻監控系統中搜索鏡頭。Sailor表示:"它在從單攝像頭系統--例如保姆攝像頭或者狗攝像頭--一直到擁有成千上萬(wàn)攝像頭的企業(yè)級系統中,都能工作得很好。"用戶(hù)每月支付使用費用,起價(jià)為每個(gè)月7美元左右,總價(jià)會(huì )根據攝像頭的數量增長(cháng)。

  IC Realtime公司希望能夠針對各種規模的企業(yè),但該公司也認為其技術(shù)也能夠吸引個(gè)人消費者。這些客戶(hù)已經(jīng)通過(guò)"智能"家庭安防攝像頭市場(chǎng)的急速發(fā)展得到了很好的服務(wù),這些攝像頭是由亞馬遜、羅技、Netgear以及谷歌旗下的Nest之類(lèi)的公司制造的。但是Sailor表示說(shuō)這種技術(shù)和IC Realtime公司的技術(shù)相比就太簡(jiǎn)陋了。這些攝像頭連接到家庭Wi-Fi上,并通過(guò)應用程序提供實(shí)時(shí)視頻流,當它們發(fā)現有東西在移動(dòng)的時(shí)候,會(huì )自動(dòng)地將視頻記錄下來(lái)。但是,Sailor表示,它們無(wú)法區分闖入者和鳥(niǎo)類(lèi)之間的差異,導致出現了很多誤報。他表示:"它們是非?;A的技術(shù),已經(jīng)存在了很多年了。"他表示:"這里沒(méi)有人工智能,也沒(méi)有深度學(xué)習。"

  這種情況不會(huì )持續很久了。雖然IC Realtime公司提供的基于云的分析功能可以升級現有的、傻瓜式的攝像頭,其他一些公司則直接在他們的硬件中加入了人工智能。Boulder AI就是一家這樣的創(chuàng )業(yè)企業(yè),該公司用自己的獨立人工智能攝像頭推銷(xiāo)"視覺(jué)即服務(wù)"。將人工智能集成到設備中的一大優(yōu)勢是它們不需要互聯(lián)網(wǎng)連接就能工作。Boulder公司廣泛地面向各行各業(yè)進(jìn)行銷(xiāo)售,為每家客戶(hù)量身打造機器視覺(jué)系統。

  該公司的創(chuàng )始人Darren Odom對《The Verge》表示:"應用程序真的是非常全面。"他表示:"我們的平臺銷(xiāo)售給了銀行、能源公司。我們甚至有一個(gè)應用程序可以觀(guān)察比薩餅,確定它們的大小和形狀是否正確。"

  "我們現在能夠100%地識別愛(ài)達荷州的鱒魚(yú)。"

  Odom舉了一個(gè)在愛(ài)達荷州建造水壩的客戶(hù)的例子。為了符合環(huán)保法規,他們正在監測能夠越過(guò)這個(gè)基礎設施頂部的魚(yú)類(lèi)的數量。Odom表示:"他們以前安排了一個(gè)人坐在窗口看著(zhù)魚(yú)梯,數著(zhù)有多少鱒魚(yú)游過(guò)。"(顧名思義,魚(yú)梯指的就是一條階梯式的水槽,魚(yú)類(lèi)可以通過(guò)這條水道奮力上游。)"然后他們轉移到了視頻技術(shù),有人(遠程)進(jìn)行監控。"最后,他們聯(lián)系了Boulder公司,該公司為他們搭建了一個(gè)定制化的閉路電視監控系統以確定通過(guò)魚(yú)梯上游的魚(yú)的類(lèi)別。Odom自豪地表示:"我們真的使用計算機視覺(jué)進(jìn)行了魚(yú)類(lèi)物種識別。" Odom表示:"我們現在能夠100%地識別愛(ài)達荷州的鱒魚(yú)。" 如果說(shuō)IC Realtime代表了這個(gè)市場(chǎng)的通用一端,那么Boulder公司就是展示了精品承包商的能力。不過(guò),在這兩種情況之下,這些公司目前所能夠提供的還僅僅是冰山一角。就像機器學(xué)習在物體識別的能力方面取得迅速的進(jìn)步一樣,它分析場(chǎng)景、活動(dòng)和動(dòng)作的能力也有望迅速提高。一切都已經(jīng)就位,包括基礎研究、計算能力和訓練數據集--這是創(chuàng )建有能力的人工智能的關(guān)鍵組成部分。視頻分析的兩個(gè)最大的數據集來(lái)自YouTube和Facebook,這兩家公司都曾經(jīng)表示希望人工智能能夠幫助他們節制平臺上的內容(不過(guò)兩家公司也都承認還沒(méi)有做好準備)。例如,YouTube的數據集包含超過(guò)45萬(wàn)小時(shí)帶標簽的視頻,希望能夠刺激"視頻理解的創(chuàng )新和進(jìn)步"。參與構建此類(lèi)數據集的組織的廣度讓人對該領(lǐng)域的重要性有了一些了解。谷歌、麻省理工學(xué)院(MIT)、IBM和DeepMind都參與進(jìn)來(lái),開(kāi)啟了自己的類(lèi)似項目。

  IC Realtime公司已經(jīng)在開(kāi)發(fā)面部識別等高級工具了。之后,它希望能夠分析屏幕上正在發(fā)生的事情。Sailor表示,他已經(jīng)和教育行業(yè)潛在的客戶(hù)進(jìn)行過(guò)交談,對方希望當學(xué)生在學(xué)校遇到麻煩的時(shí)候,監控能夠識別出來(lái)。他表示:"例如,他們對打架的迅速通知感興趣。"系統需要做的一切就是注意聚集在一起的學(xué)生,然后提醒某個(gè)人,這樣他就可以檢查視頻內容,看看發(fā)生了什么事情或者親自去調查。

  Boulder公司也正在探索這種高級分析。該公司正在開(kāi)發(fā)的一個(gè)原型系統的目標是分析在銀行里的人的行為。Odom表示:"我們專(zhuān)門(mén)尋找壞人,并且探查一個(gè)正常人的行為和越界的人的行為之間的區別。" 要想做到這一點(diǎn),他們正在使用舊的安全攝像頭拍攝的視頻來(lái)訓練他們的系統,以發(fā)現異常行為。但是這種視頻有很多的質(zhì)量都非常低,所以他們也會(huì )找一些演員來(lái)拍攝自己的訓練視頻片段。Odom沒(méi)有詳細說(shuō)明細節,但表示該系統將尋找特定的面部表情和行為。他表示:"我們的演員們會(huì )做一些類(lèi)似蹲伏、推搡以及回頭一撇之類(lèi)的動(dòng)作。"

  對于監控和人工智能方面的專(zhuān)家來(lái)說(shuō),這些功能的引入充滿(mǎn)了技術(shù)和道德方面的潛在困難。而且,和人工智能經(jīng)常遇到的情況一樣,這兩個(gè)類(lèi)別的困難是彼此交織在一起的。機器不能像人類(lèi)一樣理解這個(gè)世界,這是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題,但是當我們假設它們能夠做到這一點(diǎn),并且讓它們?yōu)槲覀冏鰶Q定時(shí),這就變成了一個(gè)道德問(wèn)題。

  卡內基.梅隆大學(xué)的教授A(yíng)lex Hauptmann專(zhuān)門(mén)從事這種計算機分析,他表示,盡管人工智能近年來(lái)已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)步,但是在讓計算機理解視頻方面仍然存在著(zhù)非常根本性的問(wèn)題。其中最大的一個(gè)就是攝像頭的問(wèn)題,這個(gè)問(wèn)題我們已經(jīng)不再會(huì )經(jīng)常想到了:分辨率。

  最大的障礙非常常見(jiàn):低分辨率的視頻

  舉個(gè)例子來(lái)說(shuō),一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)過(guò)訓練,可以分析視頻中的人類(lèi)行為。這些工作是通過(guò)將人體細分為多個(gè)部分--手臂、腿、肩膀、頭部等--然后觀(guān)察這些小的部分在視頻中從一幀到另一幀的變化來(lái)進(jìn)行的。這樣,人工智能可以告訴你是否有人在跑步,或者是在梳頭發(fā)。Hauptmann對《The Verge》表示:"但是這取決于你所擁有的視頻的分辨率。" Hauptmann表示:"如果我用一個(gè)攝像頭對準停車(chē)場(chǎng)的盡頭,如果我能分辨出是否有人打開(kāi)了車(chē)門(mén),就算是非常幸運的了。如果你就站在(攝像頭)前面彈吉他,它就可以跟蹤你每一根手指的動(dòng)作。"

  對于閉路電視監控系統來(lái)說(shuō),這是一個(gè)大問(wèn)題,攝像頭往往會(huì )有顆粒感,而角度也常常很怪異。Hauptmann舉了一個(gè)便利店攝像頭的例子,攝像頭的目的是監控收銀機,但是它也監視著(zhù)面向街道的窗子。如果外面發(fā)生了搶劫,攝像頭的鏡頭有一部分被擋住了,那么人工智能可能就會(huì )卡住。他表示:"但是我們作為人類(lèi),可以想象正在發(fā)生的事情,并且把它們拼湊在一起??墒请娔X就做不到這一點(diǎn)。"

  同樣,雖然人工智能很好地識別視頻中的相關(guān)事件(例如,某人正在刷牙、看手機或者踢足球),但仍不能提取重要的因果關(guān)系。以分析人類(lèi)行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為例。它可能會(huì )看到鏡頭并說(shuō)"這個(gè)人正在跑步",但它不能告訴你他們之所以在跑步,是因為他們快要趕不上公共汽車(chē)了,還是因為他們偷了某人的手機。

  這些關(guān)于準確度的問(wèn)題應該讓我們認真思考一些人工智能創(chuàng )業(yè)企業(yè)的宣言。我們現在還遠未接近這樣一個(gè)點(diǎn):電腦通過(guò)觀(guān)看視頻能夠獲得和人類(lèi)一樣的見(jiàn)解。(研究人員可能會(huì )告訴你,要做到這一點(diǎn)可是太困難了,因為它基本上是"解決"智力問(wèn)題的同義詞。)但是事情的發(fā)展速度非???。

  Hauptmann表示使用車(chē)牌跟蹤功能跟蹤車(chē)輛是"一個(gè)已經(jīng)得到解決的實(shí)際問(wèn)題",在受控設置中的面部識別也是一樣的。(使用低質(zhì)量的閉路電視監控視頻進(jìn)行面部識別就完全是另一回事了。)對汽車(chē)和衣物等物品的識別也非??煽?,在多臺攝像機之間自動(dòng)跟蹤一個(gè)人也是可以實(shí)現,但前提是條件是正確的。Hauptmann表示:"在一個(gè)非擁擠的場(chǎng)景中跟蹤一個(gè)人的效果可能非常好,但是在擁擠的場(chǎng)景中,還是算了吧。"他表示,如果這個(gè)人穿著(zhù)的是不起眼的服裝,要做到這一點(diǎn)就特別難。

  一些人工智能監控任務(wù)已經(jīng)解決了;另外一些還需要繼續努力

  但是,即使是這些非?;镜墓ぞ咭部梢援a(chǎn)生非常強大的效果。比如在莫斯科,一個(gè)類(lèi)似的基礎設施正在組裝,將面部識別軟件插入到一個(gè)集中式系統中,該系統擁有超過(guò)10萬(wàn)臺高分辨率攝像頭,覆蓋了這個(gè)城市90%以上的公寓入口。

  在這種情況下,可能會(huì )有一個(gè)良性循環(huán),隨著(zhù)軟件越來(lái)越好,系統會(huì )收集更多的數據,從而幫助軟件變得更好。Hauptmann表示:"我認為這一切都會(huì )有所改善。"他表示:"這種情況正在出現。"

  如果這些系統已經(jīng)在工作了,那么我們就已經(jīng)有了像算法偏差這樣的問(wèn)題。這可不是一個(gè)假設的挑戰。研究表明,機器學(xué)習系統吸收了為它們編寫(xiě)程序的社會(huì )的種族歧視和性別歧視--從總是會(huì )將女性放置在廚房的圖像識別軟件到總是說(shuō)黑人更容易再次犯罪的刑事司法系統,比比皆是。如果我們使用舊的視頻剪輯來(lái)訓練人工智能監控系統,例如采集自閉路電視視頻監控或者警察佩戴的攝像頭的視頻,那么存在于社會(huì )中的偏見(jiàn)就很可能會(huì )延續下去。

  Meredith Whittaker是紐約大學(xué)(NYU)關(guān)注道德的"AI Now"研究所的聯(lián)席主任,她表示,這個(gè)過(guò)程已經(jīng)在執法過(guò)程出現了,并將擴展到私有部門(mén)。Whittaker舉出了Axon(以前被稱(chēng)為T(mén)aser)的例子,該公司收購了幾家人工智能公司,以幫助其將視頻分析功能集成到產(chǎn)品中。Whittaker表示:"他們得到的數據來(lái)自警察佩戴的攝像頭,這些數據告訴了我們很多關(guān)于單個(gè)警務(wù)人員會(huì )關(guān)注誰(shuí)的情況,但是并沒(méi)有給我們一個(gè)完整的描述。 "她表示:"這是一個(gè)真正的危險,我們正在將帶有偏見(jiàn)的犯罪和罪犯的圖片普遍化。"

  ACLU高級政策分析師Jay Stanley表示,即使我們能夠解決這些自動(dòng)化系統中的偏見(jiàn),也不能使它們變得良性。他說(shuō),將閉路電視視頻監控攝像頭從被動(dòng)的觀(guān)察者轉變?yōu)橹鲃?dòng)的觀(guān)察者可能會(huì )對公民社會(huì )產(chǎn)生巨大的不利影響。

  "我們希望人們不僅僅擁有自由,還要感受到自由。"

  Stanley表示:"我們希望人們不僅僅擁有自由,還要感受到自由。這意味著(zhù)他們不必擔心未知的、看不見(jiàn)的觀(guān)眾會(huì )如何解釋或曲解他們的每一個(gè)動(dòng)作和話(huà)語(yǔ)。" Stanley表示:"要擔心的是人們會(huì )不斷地自我監控,擔心他們所做的一切都會(huì )被曲解,并給他們的生活帶來(lái)負面的后果。"

  Stanley還表示,不準確的人工智能監控發(fā)出的錯誤警報也可能導致執法部門(mén)和公眾之間更加危險的對抗。比如說(shuō),想想看Daniel Shaver的槍擊事件吧,在看到Shaver拿著(zhù)槍后,一名警察被叫到德克薩斯州的一個(gè)旅館房間里。警長(cháng)Charles Langley在Shaver按照他的要求趴在地面上時(shí),開(kāi)槍射殺了他。而Shaver被發(fā)現持有的槍是一支粒丸槍?zhuān)@是他用來(lái)從事他的害蟲(chóng)控制工作的。

  如果一個(gè)人可以犯這樣的錯誤,電腦還有什么機會(huì )?而且,即使是監控系統變得部分自動(dòng)化,這樣的錯誤會(huì )變得更加常見(jiàn)還是更少?Stanley表示:"如果技術(shù)出現在那里,就會(huì )有一些警察不得不照看那里。"

  當人工智能監控變得普及的時(shí)候,誰(shuí)來(lái)管理這些算法呢?

  Whittaker表示,我們在這個(gè)領(lǐng)域看到的只是人工智能大趨勢的一部分,在這個(gè)趨勢中,我們使用這些相對粗糙的工具,嘗試著(zhù)根據人們的形象對他們進(jìn)行分類(lèi)。她列舉了去年發(fā)表的一項有爭議的研究作為一個(gè)類(lèi)似的例子,該研究聲稱(chēng)能夠通過(guò)面部識別來(lái)確定性取向。人工智能給出的結果的準確性值得懷疑,但批評人士指出,它是否有效并不重要;重要的是人們是否相信它有用,并且是否會(huì )仍然使用數據做判斷。

  Whittaker表示:"令我感到不安的是,許多這樣的系統正在被注入我們的核心基礎設施之中,而且沒(méi)有讓我們可以提出關(guān)于有效性問(wèn)題的民主程序,也沒(méi)有通知大家將要部署這些系統。"Whittaker表示:"這不過(guò)是正在出現的又一個(gè)新的例子:算法系統根據模式識別提供分類(lèi)并確定個(gè)體類(lèi)型,可是這些識別模式是從數據中提取的,而這些數據里包含了文化和歷史的偏見(jiàn)。"

  當我們向IC Realtime公司詢(xún)問(wèn)人工智能監控可能如何被濫用的問(wèn)題時(shí),他們給出了一個(gè)在科技行業(yè)常見(jiàn)的答案:這些技術(shù)是價(jià)值中立的,只是如何使用它們以及由誰(shuí)來(lái)使用它們才決定了它們是好是壞。Sailor表示:"任何新技術(shù)都面臨著(zhù)有可能落入不法之徒的手中的危險。"Sailor表示:"任何技術(shù)都是如此……而我認為在這個(gè)問(wèn)題上,利遠大于弊。"

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