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Testo |. Corpo cerebrale

La sicurezza pubblica è come l'"immunità" della nostra società. Raramente possiamo prestarvi attenzione in tempi normali. Una volta che si verifica un incidente, significa che il pericolo è arrivato, che può variare da quello "freddo" a quello "fatale". .

Le ispezioni di sicurezza possono rilevare elementi dannosi tangibili, ma è difficile rilevare emozioni dannose immateriali. Queste emozioni dannose, come l’odio estremo, i conflitti, la psicologia sociale della vendetta, ecc., sono come bombe a orologeria che, una volta esplose, causeranno vittime innocenti.

Pertanto la sicurezza pubblica non può limitarsi all’ispezione degli oggetti.

Il rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale è una barriera invisibile che migliora l’”immunità” della sicurezza pubblica.

Secondo il media tecnologico WIRED, le telecamere nelle stazioni ferroviarie britanniche stanno attualmente utilizzando il sistema di rilevamento delle emozioni di Amazon per monitorare la situazione all’interno della stazione ferroviaria. Una volta trovata una persona con umore anomalo, il personale verrà avvisato per un'ulteriore ispezione.

Il fatto che il rilevamento delle emozioni possa essere implementato nei paesi europei che hanno una rigorosa protezione dei dati personali sulla privacy potrebbe essere sufficiente a spiegare qualcosa.

Questo articolo parlerà di ciò che il rilevamento delle emozioni tramite l'intelligenza artificiale fa bene per far sì che il Regno Unito, tradizionalmente conservatore, lo accetti? Dov'è la necessità?

Secondo i rapporti, le telecamere intelligenti che utilizzano algoritmi di riconoscimento delle emozioni verranno utilizzate per rilevare le emozioni dei passeggeri del treno e prevedere le potenziali emozioni attraverso la scansione facciale per rilevare comportamenti anomali come furti e intrusi.

La parte più difficile di questa questione non è la tecnologia, ma come accettare il rilevamento facciale per il pubblico nei paesi europei con le normative sul riconoscimento facciale più rigorose?

L’applicazione della tecnologia di riconoscimento facciale nei luoghi pubblici in Europa ha attraversato un processo di cambiamenti significativi:

Divieto totale.Dall’esplosione della tecnologia del deep learning nel 2017, il riconoscimento facciale nel campo dei CV è diventato una delle applicazioni principali e l’Europa lo ha regolamentato rigorosamente nel dicembre 2019."Libro bianco sull'intelligenza artificiale (bozza)", ha affermato che l'uso della tecnologia di riconoscimento facciale nei luoghi pubblici sarà vietato per un periodo compreso tra 3 e 5 anni.

Oscilla ripetutamente. Dopo la promulgazione delle normative sull'intelligenza artificiale e sui dati più rigorose della storia, un gran numero di analisti e professionisti della tecnologia hanno affermato che queste restrizioni hanno notevolmente ostacolato il progresso e l'applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale in Europa, portando a una stagnazione nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. industria.Tuttavia, l’atteggiamento dell’Europa al riguardo è sempre stato relativamente altalenante. Nel febbraio 2021,Strategia dei dati dell'UEQuando il documento ha ammorbidito il suo atteggiamento, ha affermato che l’avrebbe limitato rigorosamente ma non completamente vietato. Nell’ottobre dello stesso anno, è stata approvata una risoluzione per vietare alla polizia di utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale nei luoghi pubblici.

Tregua temporanea.Alla fine, il 13 marzo 2024, l’Europa ha superato questo traguardoLegge sull'intelligenza artificiale, ha ammorbidito il suo atteggiamento nei confronti della tecnologia di riconoscimento facciale, vietando "l'applicazione di una sorveglianza su larga scala senza scopo basata su dati biometrici sensibili (come il riconoscimento facciale)" e abbandonando l'uso ragionevole della tecnologia.

Perché il rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale riceve un “trattamento speciale”?

Questo ci porta al “triangolo impossibile” della sicurezza pubblica: costi, benefici ed esperienza.

Per la sicurezza pubblica “è meglio prevenire prima che rimediare dopo”. Una volta che si verifica un evento ad alto rischio, il costo per “riparare la situazione” è spesso la vita umana, quindi dovrebbe essere adottata una supervisione preventiva più rigorosa. In generale, è il controllo di sicurezza.

Tuttavia, esiste un “triangolo impossibile” nelle ispezioni di sicurezza, che richiede un complesso compromesso tra costi di investimento, benefici in termini di sicurezza ed esperienza pubblica.

Se il processo di ispezione di sicurezza non è sufficientemente sensibile e si verifica un "mancato rilevamento", i "virus" dannosi avranno l'opportunità di trarne vantaggio. Gruppi pericolosi svilupperanno una "resistenza ai farmaci" al sistema di ispezione di sicurezza, proprio come la maggiore resistenza del virus ai farmaci, e troveranno scappatoie nel processo di ispezione di sicurezza per aggirarla.

Ma siamo anche molto chiari sul fatto che l’adozione indiscriminata di ispezioni di sicurezza a livello aeroportuale e di ispezioni di contrabbando in qualsiasi luogo non solo influenzerà l’efficienza del traffico e l’esperienza di viaggio delle persone, ma richiederà anche un numero maggiore di personale addetto alle ispezioni di sicurezza, il che comporterà costi elevati La spesa in termini di costi e i benefici marginali sono molto bassi.

Soprattutto nelle metropolitane europee, nelle stazioni dei treni ad alta velocità e nei punti panoramici, prima non esistevano generalmente controlli di sicurezza, il che equivale ad "aprire la porta" a merci pericolose e minacce terroristiche. L’implementazione da zero di ispezioni di sicurezza normalizzate richiede l’impiego di personale di sicurezza, attrezzature e altri costi da zero e l’educazione del pubblico a cambiare le loro abitudini di viaggio di lunga data. È quasi impossibile che venga ampiamente accettato.

In questo contesto, si prevede che l’applicazione del rilevamento delle emozioni tramite intelligenza artificiale troverà una nuova soluzione al “triangolo impossibile” delle tradizionali ispezioni di sicurezza.

Il rilevamento delle emozioni tramite intelligenza artificiale non è una tecnologia nuova, quindi perché in questo momento è diventata una cannuccia salvavita per la sicurezza pubblica europea?

Questo inizia con diversi cambiamenti:

Il primo cambiamento è il progresso degli algoritmi, che ha notevolmente aumentato i vantaggi in termini di sicurezza.

Il sistema di rilevamento delle emozioni utilizzato nelle stazioni ferroviarie ad alta velocità britanniche è qualcosa che Amazon esplora da molti anni nel commercio elettronico, nell’assistenza medica, nella sicurezza pubblica, nel marketing e in altri campi.Il sistema Rekognition può riconoscere una varietà di emozioni tra cui felicità, tristezza, rabbia, sorpresa, disgusto, calma e confusione. Dopo l'iterazione del 2023, può anche riconoscere la "paura".

Ad esempio, negli scenari di e-commerce, le telecamere dei negozi vengono utilizzate per giudicare le emozioni dei consumatori per ottimizzare la visualizzazione dei prodotti; negli scenari di intrattenimento personale, i dispositivi intelligenti come Alexa di Amazon possono percepire le emozioni degli utenti in modo tempestivo e rilevare quando gli utenti provano emozioni negative; come rabbia o tristezza, per fornire conforto o consiglio.

Si può dire che gli attuali algoritmi di analisi delle emozioni e di riconoscimento delle emozioni sono abbastanza maturi e che l’accuratezza e la precisione del rilevamento possono soddisfare i complessi requisiti di tenere conto dell’efficienza, della sicurezza e dell’esperienza nei luoghi pubblici.

Il secondo cambiamento è il continuo progresso della società digitale, che rende controllabile il costo del riconoscimento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale.

Le città intelligenti sono in costante miglioramento in molti paesi e regioni del mondo. Le telecamere intelligenti utilizzate per la sicurezza urbana sono state ripetute per molti anni e la tecnologia e i prodotti attuali sono piuttosto maturi. Tra questi, le fotocamere intelligenti “definite dal software” possono caricare diversi algoritmi online per implementare applicazioni intelligenti verticali. Possono aggiornare e aggiornare il rilevamento delle emozioni tramite intelligenza artificiale senza sostituire l’hardware e non comporteranno un’eccessiva pressione sui costi.

Il terzo cambiamento è che negli ultimi anni le preoccupazioni delle persone riguardo alla sicurezza pubblica e alla privacy sono diminuite, quindi sono diventate più disposti ad accettare il rilevamento delle emozioni.

Con le turbolenze nell'ambiente politico ed economico mondiale, le preoccupazioni dell'opinione pubblica riguardo alla sicurezza pubblica in molti paesi sono aumentate, soprattutto in Europa, dove l'immigrazione clandestina è aumentata. I crimini e i conflitti transnazionali hanno posto molte minacce alla sicurezza pubblica.

In questo contesto, il riconoscimento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale non solo può rilevare in anticipo potenziali segnali di tensione e conflitto per evitare incidenti di pubblica sicurezza causati da perdita emotiva, ma non è nemmeno così scomodo come esporre la privacy facciale.

Questo perché i dati raccolti dal rilevamento delle emozioni non sono “fortemente identificabili”.

Come affermato in "Il diritto alla privacy", la privacy è "il diritto a essere lasciati soli". Rispetto al riconoscimento facciale "riconoscimento forte",Il rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale nei luoghi pubblici non disturberà il pubblico né coinvolgerà informazioni sulla privacy personale prima che la crisi venga scoperta. , vale a dire, non è possibile identificare e autenticare in modo univoco le persone fisiche attraverso le emozioni, e non saprà chi è il tuo cognome. Ciò riduce notevolmente la sensazione del pubblico di essere spiato.

Da questo punto di vista, il rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale ha raggiunto un buon equilibrio in termini di costi, benefici ed esperienza e dovrebbe diventare una barriera invisibile per la sicurezza pubblica in aggiunta alle tradizionali ispezioni di sicurezza.

Il rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale e la prevenzione di incidenti di sicurezza estremi maligni porteranno sicuramente più benefici che danni all’intera società. Quindi, quando possiamo farlo?

Francamente, gli attuali sistemi di sicurezza intelligenti nelle città cinesi di grandi e medie dimensioni stanno già andando molto bene. Non è difficile implementare algoritmi di rilevamento delle emozioni.La strada verso la localizzazione degli algoritmi richiederà ancora un po’ di tempo.

L’ostacolo più grande è che i set di dati non sono abbastanza grandi e non abbastanza buoni.

Ho fatto visita a un insegnante di un'università dello Shandong che ha utilizzato la tecnologia del deep learning per sviluppare algoritmi di riconoscimento delle microespressioni. Le microespressioni sono caratterizzate da una durata molto breve, piccoli cambiamenti nell'ampiezza del movimento e difficoltà nel nascondere e sopprimere, quindi sono molto adatte per il rilevamento delle emozioni di persone potenzialmente pericolose.

Le microespressioni richiedono esperimenti psicologici per essere raccolte e poi analizzate ed elaborate dai computer. È necessario prima mostrare ai soggetti alcuni stimoli che, come dimostrato dagli psicologi, inducono la produzione di microespressioni, quindi utilizzare una fotocamera ad alta velocità per affrontare il volto del soggetto e lasciare che il computer memorizzi le immagini fotogramma per fotogramma. Dopo aver raccolto i dati, è necessario etichettarli con etichette emotive e caratteristiche del dominio spazio-temporale, che sono il momento di inizio, il momento di fine e il momento culminante dell'espressione.

L'insegnante ha affermato che prima che il suo team creasse il database MMEW, mancavano alcuni database pubblici particolarmente grandi per la ricerca sulle microespressioni. Il database più grande conteneva solo 247 campioni e la risoluzione delle immagini non era elevata.

Richiede sia esperimenti psicologici che ingegneria informatica Se un set di dati di microespressione è così difficile, perché costruirlo da zero?

Sappiamo che l'espressione emotiva sarà influenzata dalla cultura, dalla vita sociale e da altri contesti. La maggior parte delle immagini emotive internazionali si basano su dati raccolti da volti stranieri, che potrebbero non essere molto accurati quando si tratta di identificare lo stato emotivo, le intenzioni e il comportamento dei volti cinesi. Pertanto, la reale applicazione del rilevamento delle emozioni tramite intelligenza artificiale nel campo della pubblica sicurezza deve ancora partire dalla solida costruzione di set di dati nazionali di alta qualità.

Un'altra domanda è, con l'algoritmo, chi lo venderà?

Per essere più precisi, chi fornirà la potenza di calcolo e una serie di servizi di supporto? Il riconoscimento delle emozioni è un processo complesso che richiede una potente potenza di calcolo per analizzare rapidamente enormi quantità di dati e restituire i risultati del riconoscimento delle emozioni in tempo reale, il che richiede una potenza di calcolo estremamente elevata. Inoltre, l’intelligenza artificiale è una tecnologia in continua evoluzione e i modelli di rilevamento delle emozioni richiedono apprendimento e ottimizzazione continui per migliorare l’accuratezza del riconoscimento e le capacità di generalizzazione. Prendiamo ad esempio il sistema Rekognition implementato in una stazione ferroviaria ad alta velocità britannica. Si tratta di uno dei servizi cloud lanciati da Amazon AWS, che esegue apprendimento, analisi e miglioramenti funzionali nel cloud.

In Cina, poiché coinvolge dati di informazione pubblica, deve essere privatizzato e distribuito a livello locale. Alla fine, la competitività principale è data dalla tecnologia degli algoritmi e dalle capacità dei servizi ToB. Pertanto, le società nazionali di algoritmi CV saranno più competitive rispetto ai fornitori di cloud in questo mercato. Tuttavia, come risolvere il problema del costo della potenza di calcolo e dell'efficienza umana dei servizi è un problema di vecchia data per le società di algoritmi, che richiede soluzioni più sofisticate e ragionevoli. progettazione aziendale.

La piattaforma a nove piani si erge dalla base della terra. Sebbene la strada verso la localizzazione del rilevamento delle emozioni tramite intelligenza artificiale debba ancora essere consolidata poco a poco a livello di dati, algoritmi, business e altri livelli, utilizzare la tecnologia per migliorare l'"immunità" della sicurezza pubblica, evitare incidenti feroci e raggiungere un equilibrio tra costi, benefici ed esperienza, dovrebbe gradualmente diventare il consenso e l’obiettivo dell’intera società.

Le persone sono il fine e la tecnologia è il mezzo.

Alla tecnologia che protegge il diritto alla vita delle persone dovrebbe essere concesso il diritto allo sviluppo, anche in Europa, che è estremamente severa nei confronti delle nuove tecnologie. Questa potrebbe essere la più grande rivelazione che ci porta l’implementazione del rilevamento delle emozioni tramite l’intelligenza artificiale.