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Texte | Corps cérébral

La sécurité publique est comme « l'immunité » de notre société. En temps ordinaire, nous y prêtons rarement attention. Lorsqu'un accident survient, cela signifie qu'un danger est arrivé, qui peut aller du « rhume » au « mortel ». .

Les inspections de sécurité peuvent détecter des éléments nuisibles tangibles, mais il est difficile de détecter des émotions nuisibles intangibles. Ces émotions néfastes, telles que la haine extrême, les conflits, la psychologie sociale de vengeance, etc., sont comme des bombes à retardement qui feront des victimes innocentes une fois qu'elles exploseront.

La sécurité publique ne peut donc pas se limiter à l’inspection des objets.

La détection des émotions par l'IA est une barrière invisible qui améliore « l'immunité » de la sécurité publique.

Selon le média technologique WIRED, les caméras des gares britanniques utilisent actuellement le système de détection d’émotions d’Amazon pour surveiller la situation à l’intérieur de la gare. Une fois qu'une personne ayant une humeur anormale est détectée, le personnel sera informé pour une inspection plus approfondie.

Le fait que la détection des émotions puisse être mise en œuvre dans les pays européens qui appliquent une protection stricte des données personnelles peut suffire à expliquer quelque chose.

Cet article parlera de ce que la détection des émotions par l'IA fait pour faire accepter le Royaume-Uni traditionnellement conservateur ? Où est la nécessité ?

Selon certaines informations, des caméras intelligentes utilisant des algorithmes de reconnaissance des émotions seront utilisées pour détecter les émotions des passagers du train et prédire les émotions potentielles grâce à l'analyse faciale afin de détecter les comportements anormaux tels que le vol et les intrus.

Le plus difficile dans cette affaire n’est pas la technologie, mais comment accepter la détection faciale pour le public dans les pays européens dotés des réglementations les plus strictes en matière de reconnaissance faciale ?

L’application de la technologie de reconnaissance faciale dans les lieux publics en Europe a connu un processus de changements importants :

Interdiction totale.Depuis l'explosion de la technologie d'apprentissage profond en 2017, la reconnaissance faciale dans le domaine du CV est devenue l'une des applications courantes, et l'Europe l'a strictement réglementée en décembre 2019."Livre blanc sur l'intelligence artificielle (ébauche)", a déclaré que l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale dans les lieux publics sera interdite pendant 3 à 5 ans.

Balancez-vous à plusieurs reprises. Après la promulgation des réglementations les plus strictes de l'histoire en matière d'IA et de données, un grand nombre d'analystes et de professionnels de la technologie ont déclaré que ces restrictions ont considérablement entravé le progrès et l'application de la technologie de l'intelligence artificielle en Europe, conduisant à une stagnation du développement de l'IA. industrie.Cependant, l’attitude de l’Europe à cet égard a toujours été relativement changeante.Stratégie de données de l'UELorsque le document a adouci son attitude, il a indiqué qu'il la restreindrait strictement mais ne l'interdirait pas complètement. En octobre de la même année, une résolution a été adoptée pour interdire à la police d'utiliser la technologie de reconnaissance faciale dans les lieux publics.

Sursis temporaire.Finalement, le 13 mars 2024, l’Europe a franchi le capLoi sur l'intelligence artificielle, a assoupli son attitude à l'égard de la technologie de reconnaissance faciale, en interdisant « l'application d'une surveillance inutile à grande échelle basée sur des données biométriques sensibles (telles que la reconnaissance faciale) » et en abandonnant l'utilisation raisonnable de la technologie.

Pourquoi la détection des émotions par l’IA bénéficie-t-elle d’un « traitement spécial » ?

Cela nous amène au « triangle impossible » de la sécurité publique : coûts, avantages et expérience.

Pour la sécurité publique, « mieux vaut prévenir à l’avance que remédier après ». Lorsqu'un événement à haut risque se produit, le coût de la « réparation de la situation » est souvent la vie humaine, c'est pourquoi une surveillance préalable plus stricte doit être adoptée. D’une manière générale, c’est le contrôle de sécurité.

Il existe cependant un « triangle impossible » en matière d’inspection de sécurité, qui nécessite un compromis complexe entre les coûts d’investissement, les avantages en matière de sécurité et l’expérience du public.

Si le processus d'inspection de sécurité n'est pas suffisamment sensible et qu'une « détection manquée » se produit, des « virus » nuisibles auront la possibilité d'en profiter. Les groupes dangereux développeront une « résistance aux médicaments » au système d’inspection de sécurité, tout comme la résistance accrue du virus aux médicaments, et trouveront des failles dans le processus d’inspection de sécurité pour le contourner.

Mais nous sommes également très clairs sur le fait que l'adoption sans discernement d'inspections de sécurité au niveau des aéroports et d'inspections de contrebande par fouille corporelle en tout lieu affectera non seulement l'efficacité du trafic et l'expérience de voyage des gens, mais nécessitera également un plus grand nombre de personnel d'inspection de sécurité, ce qui entraînera des coûts élevés. Les dépenses et les bénéfices marginaux sont très faibles.

Surtout dans les métros européens, les gares à grande vitesse et les sites touristiques, il n'y avait généralement aucun contrôle de sécurité auparavant, ce qui équivaut à « ouvrir la porte » aux marchandises dangereuses et aux menaces terroristes. La mise en œuvre d'inspections de sécurité normalisées à partir de zéro nécessite le déploiement de personnel de sécurité, d'équipements et d'autres coûts à partir de zéro, et l'éducation du public pour qu'il change ses habitudes de voyage de longue date. Il est presque impossible d'être largement accepté.

Dans ce contexte, l'application de la détection des émotions par l'IA devrait trouver une nouvelle solution au « triangle impossible » des inspections de sécurité traditionnelles.

La détection des émotions par l’IA n’est pas une technologie nouvelle, alors pourquoi est-elle devenue à l’heure actuelle une goutte d’eau qui sauve des vies pour la sécurité publique européenne ?

Cela commence par plusieurs changements :

Le premier changement concerne les progrès des algorithmes, qui ont considérablement accru les avantages en matière de sécurité.

Le système de détection des émotions utilisé dans les gares ferroviaires à grande vitesse britanniques est un sujet qu'Amazon explore depuis de nombreuses années dans les domaines du commerce électronique, des soins médicaux, de la sécurité publique, du marketing et autres.Le système Rekognition peut reconnaître une variété d'émotions, notamment le bonheur, la tristesse, la colère, la surprise, le dégoût, le calme et la confusion. Après l'itération de 2023, il peut également reconnaître la « peur ».

Par exemple, dans les scénarios de commerce électronique, les caméras des magasins sont utilisées pour évaluer les émotions des consommateurs afin d'optimiser l'affichage des produits ; dans les scénarios de divertissement personnel, les appareils intelligents tels que Alexa d'Amazon peuvent détecter les émotions des utilisateurs en temps opportun et détecter quand les utilisateurs sont dans des émotions négatives. comme la colère ou la tristesse, pour apporter du réconfort ou des conseils.

On peut dire que les algorithmes actuels d'analyse et de reconnaissance des émotions sont assez matures et que l'exactitude et la précision de la détection peuvent répondre aux exigences complexes de prise en compte de l'efficacité, de la sécurité et de l'expérience dans les lieux publics.

Le deuxième changement est l’avancée continue de la société numérique, qui rend contrôlable le coût de la reconnaissance des émotions par l’IA.

Les villes intelligentes s'améliorent constamment dans de nombreux pays et régions du monde. Les caméras intelligentes utilisées pour la sécurité urbaine sont itérées depuis de nombreuses années, et la technologie et les produits actuels sont assez matures. Parmi elles, les caméras intelligentes « définies par logiciel » peuvent charger différents algorithmes en ligne pour mettre en œuvre des applications intelligentes verticales. Elles peuvent mettre à jour et améliorer la détection des émotions par l'IA sans remplacer le matériel, et n'entraîneront pas de pression excessive sur les coûts.

Le troisième changement est qu'au cours des dernières années, les préoccupations des gens concernant la sécurité publique et la vie privée ont diminué, de sorte qu'ils acceptent davantage la détection des émotions.

Avec les troubles de l'environnement politique et économique mondial, les inquiétudes du public concernant la sécurité publique dans de nombreux pays se sont accrues, en particulier en Europe où l'immigration illégale a augmenté. Les crimes et conflits transnationaux ont constitué de nombreuses menaces pour la sécurité publique.

Dans ce contexte, la reconnaissance des émotions par l'IA peut non seulement détecter à l'avance les signes potentiels de tension et de conflit pour éviter les incidents de sécurité publique causés par une perte émotionnelle, mais elle n'est pas aussi inconfortable que d'exposer l'intimité du visage.

En effet, les données collectées par la détection des émotions ne sont pas « fortement identifiables ».

Comme indiqué dans « Le droit à la vie privée », la vie privée est « le droit d'être laissé tranquille ». Par rapport à la reconnaissance faciale « forte reconnaissance »,La détection des émotions par l'IA dans les lieux publics ne dérangera pas le public et n'impliquera pas d'informations personnelles avant que la crise ne soit révélée. , c'est-à-dire qu'il n'est pas possible d'identifier et d'authentifier de manière unique des personnes physiques par le biais d'émotions, et il ne saura pas non plus quel est votre nom de famille. Cela réduit considérablement le sentiment d'espionnage du public.

De ce point de vue, la détection des émotions par l’IA a atteint un bon équilibre en termes de coûts, d’avantages et d’expérience, et devrait devenir une barrière invisible à la sécurité publique en plus des inspections de sécurité traditionnelles.

La détection des émotions par l’IA et la prévention des incidents de sécurité extrêmes malins apporteront certainement plus de bénéfices que de préjudice à l’ensemble de la société. Alors, quand peut-on le faire ?

Franchement, les systèmes de sécurité intelligents actuels dans les grandes et moyennes villes chinoises fonctionnent déjà très bien. Il n'est pas difficile de mettre en œuvre des algorithmes de détection des émotions.Le chemin vers la localisation des algorithmes prendra encore du temps.

Le principal obstacle réside dans le fait que les ensembles de données ne sont ni suffisamment volumineux ni suffisamment fiables.

J'ai rendu visite à un professeur d'une université du Shandong qui a utilisé la technologie d'apprentissage profond pour développer des algorithmes de reconnaissance de micro-expressions. Les microexpressions se caractérisent par une durée très courte, de petits changements dans l'amplitude des mouvements et des difficultés à dissimuler et à supprimer, elles sont donc très adaptées à la détection des émotions de personnes potentiellement dangereuses.

Les microexpressions nécessitent des expériences psychologiques pour être collectées puis analysées et traitées par des ordinateurs. Il faut d'abord montrer aux sujets certains stimuli démontrés par les psychologues pour induire la production de micro-expressions, puis utiliser une caméra à grande vitesse pour faire face au visage du sujet et laisser l'ordinateur stocker les images image par image. Après avoir collecté les données, il est nécessaire de les étiqueter avec des étiquettes d'émotion et des caractéristiques du domaine spatio-temporel, qui sont le moment de départ, le moment de fin et le moment culminant de l'expression.

L'enseignant a mentionné qu'avant que son équipe ne crée la base de données MMEW, il manquait certaines bases de données publiques particulièrement volumineuses pour la recherche sur les micro-expressions. La plus grande base de données ne contenait que 247 échantillons et la résolution des images n'était pas élevée.

Cela nécessite à la fois des expériences psychologiques et de l’ingénierie informatique. Si un ensemble de données de micro-expression est si difficile, pourquoi le créer vous-même à partir de zéro ?

Nous savons que l’expression émotionnelle sera affectée par la culture, la vie sociale et d’autres contextes. La plupart des portraits émotionnels internationaux sont basés sur des données collectées auprès de visages étrangers, qui peuvent ne pas être très précises lorsqu'il s'agit d'identifier l'état émotionnel, les intentions et le comportement des visages chinois. Par conséquent, la véritable application de la détection des émotions par l’IA dans le domaine de la sécurité publique doit encore commencer par la construction solide d’ensembles de données nationaux de haute qualité.

Une autre question est : avec l’algorithme, qui va le vendre ?

Pour être plus précis, qui fournira la puissance de calcul et une série de services de support ? La reconnaissance des émotions est un processus complexe qui nécessite une puissance de calcul puissante pour analyser rapidement des données massives et renvoyer les résultats de la reconnaissance des émotions en temps réel, ce qui nécessite une puissance de calcul extrêmement élevée. De plus, l’IA est une technologie en constante évolution, et les modèles de détection d’émotions nécessitent un apprentissage et une optimisation continus pour améliorer la précision de la reconnaissance et les capacités de généralisation. Prenons comme exemple le système Rekognition mis en œuvre dans une gare ferroviaire à grande vitesse britannique. Il s'agit de l'un des services cloud lancés par Amazon AWS, qui effectue l'apprentissage, l'analyse et les améliorations fonctionnelles dans le cloud.

En Chine, parce qu’il s’agit de données d’information publique, elles doivent être privatisées et déployées localement. En fin de compte, le cœur de la compétitivité réside dans la technologie des algorithmes et les capacités des services ToB. Par conséquent, les sociétés nationales d'algorithmes CV seront plus compétitives que les fournisseurs de cloud sur ce marché. Cependant, la manière de résoudre le problème du coût de la puissance de calcul et de l'efficacité humaine des services est un problème de longue date pour les sociétés d'algorithmes, qui nécessite des solutions plus sophistiquées et plus raisonnables. conception d'entreprise.

La plate-forme de neuf étages s'élève de la base de la terre. Bien que le chemin vers la localisation de la détection des émotions par l'IA doive encore être consolidé petit à petit à partir des données, des algorithmes, des affaires et d'autres niveaux, en utilisant la technologie pour renforcer « l'immunité » de la sécurité publique, éviter les accidents de sécurité violents et parvenir à un équilibre entre coût, bénéfice et expérience, cela devrait progressivement devenir le consensus et l'objectif de l'ensemble de la société.

Les gens sont la fin et la technologie est le moyen.

La technologie qui protège le droit à la vie des personnes devrait avoir droit au développement, même en Europe, qui est extrêmement stricte en matière de nouvelles technologies. C'est peut-être la plus grande révélation que nous apporte la mise en œuvre de la détection des émotions par l'IA.