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La seguridad pública es como la "inmunidad" de nuestra sociedad. Pocas veces le prestamos atención en momentos normales. Una vez que ocurre un accidente, significa que ha llegado el peligro, que puede variar desde uno "frío" hasta uno "mortal". .

Las inspecciones de seguridad pueden detectar elementos dañinos tangibles, pero es difícil detectar emociones dañinas intangibles. Estas emociones dañinas, como el odio extremo, los conflictos, la psicología social de venganza, etc., son como bombas de tiempo que causarán víctimas inocentes una vez que exploten.

Por tanto, la seguridad pública no puede limitarse a inspeccionar objetos.

La detección de emociones por IA es una barrera invisible que mejora la "inmunidad" de la seguridad pública.

Según el medio tecnológico WIRED, las cámaras de las estaciones de tren británicas están utilizando actualmente el sistema de detección de emociones de Amazon para monitorear la situación dentro de la estación de tren. Una vez que se encuentre una persona con un estado de ánimo anormal, se notificará al personal para una inspección más detallada.

El hecho de que la detección de emociones pueda implementarse en países europeos que tienen una protección estricta de los datos de privacidad personal puede ser suficiente para explicar algo.

Este artículo hablará sobre lo que hace bien la detección de emociones por IA para que el Reino Unido, tradicionalmente conservador, lo acepte. ¿Dónde está la necesidad?

Según los informes, se utilizarán cámaras inteligentes que utilizan algoritmos de reconocimiento de emociones para detectar las emociones de los pasajeros del tren y predecir emociones potenciales mediante escaneo facial para detectar comportamientos anormales como robos e intrusos.

La parte más difícil de este asunto no es la tecnología, sino ¿cómo aceptar la detección facial para el público en los países europeos con las regulaciones de reconocimiento facial más estrictas?

La aplicación de la tecnología de reconocimiento facial en lugares públicos en Europa ha pasado por un proceso de cambios significativos:

Prohibición total.Desde la explosión de la tecnología de aprendizaje profundo en 2017, el reconocimiento facial en el campo del CV se ha convertido en una de las aplicaciones principales, y Europa lo ha regulado estrictamente en diciembre de 2019."Libro blanco sobre inteligencia artificial (borrador)", dijo que el uso de tecnología de reconocimiento facial en lugares públicos estará prohibido durante 3 a 5 años.

Balancee repetidamente. Tras la promulgación de las regulaciones sobre IA y datos más estrictas de la historia, un gran número de analistas y profesionales de la tecnología afirmaron que estas restricciones han dificultado enormemente el progreso y la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en Europa, provocando un estancamiento en el desarrollo de la IA. industria.Sin embargo, la actitud de Europa al respecto siempre ha sido relativamente oscilante. En febrero de 2021,Estrategia de datos de la UECuando el documento suavizó su actitud, dijo que lo restringiría estrictamente pero no lo prohibiría por completo. En octubre de ese año, se aprobó una resolución para prohibir a la policía el uso de tecnología de reconocimiento facial en lugares públicos.

Indulto temporal.Finalmente, el 13 de marzo de 2024, Europa superó el hitoLey de inteligencia artificial, ha suavizado su actitud hacia la tecnología de reconocimiento facial, prohibiendo "la aplicación de vigilancia inútil a gran escala basada en datos biométricos sensibles (como el reconocimiento facial)" y dejando de lado el uso razonable de la tecnología.

¿Por qué se le da un “trato especial” a la detección de emociones por IA?

Esto nos lleva al “triángulo imposible” de la seguridad pública: costos, beneficios y experiencia.

Para la seguridad pública, "es mejor prevenir de antemano que remediar después". Una vez que ocurre un evento de alto riesgo, el costo de "reparar la situación" suele ser vidas humanas, por lo que se debe adoptar una supervisión previa más estricta. En términos generales, es un control de seguridad.

Sin embargo, existe un "triángulo imposible" en la inspección de seguridad, que requiere un complejo equilibrio entre costos de inversión, beneficios de seguridad y experiencia pública.

Si el proceso de inspección de seguridad no es lo suficientemente sensible y se produce una "detección fallida", los "virus" dañinos tendrán la oportunidad de aprovecharla. Los grupos peligrosos desarrollarán "resistencia a los medicamentos" al sistema de inspección de seguridad, al igual que la mayor resistencia del virus a las drogas, y encontrarán lagunas en el proceso de inspección de seguridad para eludirla.

Pero también sabemos muy bien que la adopción indiscriminada de inspecciones de seguridad a nivel de aeropuertos y de registros corporales de contrabando en cualquier lugar no sólo afectará la eficiencia del tráfico y la experiencia de viaje de las personas, sino que también requerirá una mayor cantidad de personal de inspección de seguridad, lo que traerá altos costos. . Los gastos de costos y el beneficio marginal son muy bajos.

Especialmente en los metros europeos, las estaciones de trenes de alta velocidad y los lugares turísticos, generalmente no había controles de seguridad antes, lo que equivale a "abrir la puerta" a mercancías peligrosas y amenazas terroristas. Implementar inspecciones de seguridad normalizadas desde cero requiere desplegar personal de seguridad, equipos y otros costos desde cero, y educar al público para que cambie sus hábitos de viaje de larga data es casi imposible que sea ampliamente aceptado.

En este contexto, se espera que la aplicación de la detección de emociones por IA encuentre una nueva solución al "triángulo imposible" de las inspecciones de seguridad tradicionales.

La detección de emociones por IA no es una tecnología nueva, entonces, ¿por qué se ha convertido en un colmo que salva vidas para la seguridad pública europea en este momento?

Esto comienza con varios cambios:

El primer cambio es el avance de los algoritmos, que ha aumentado considerablemente los beneficios de seguridad.

El sistema de detección de emociones utilizado en las estaciones de tren de alta velocidad británicas es algo que Amazon ha estado explorando durante muchos años en el comercio electrónico, la atención médica, la seguridad pública, el marketing y otros campos.El sistema Rekognition puede reconocer una variedad de emociones que incluyen felicidad, tristeza, ira, sorpresa, disgusto, calma y confusión. Después de la iteración de 2023, también puede reconocer el "miedo".

Por ejemplo, en escenarios de comercio electrónico, las cámaras de las tiendas se utilizan para juzgar las emociones de los consumidores para optimizar la exhibición de productos; en escenarios de entretenimiento personal, los dispositivos inteligentes como Alexa de Amazon pueden detectar las emociones de los usuarios de manera oportuna y detectar cuando los usuarios tienen emociones negativas. como ira o tristeza, para brindar consuelo o consejo.

Se puede decir que los algoritmos actuales de análisis y reconocimiento de emociones son bastante maduros, y la exactitud y precisión de la detección pueden cumplir con los complejos requisitos de tener en cuenta la eficiencia, la seguridad y la experiencia en lugares públicos.

El segundo cambio es el avance continuo de la sociedad digital, que hace controlable el costo del reconocimiento de emociones por IA.

Las ciudades inteligentes están mejorando constantemente en muchos países y regiones del mundo. Las cámaras inteligentes utilizadas para la seguridad urbana se han repetido durante muchos años y la tecnología y los productos actuales son bastante maduros. Entre ellas, las cámaras inteligentes "definidas por software" pueden cargar diferentes algoritmos en línea para implementar aplicaciones inteligentes verticales. Pueden actualizar y mejorar la detección de emociones de IA sin reemplazar el hardware y no generarán una presión de costos excesiva.

El tercer cambio es que en los últimos años, las preocupaciones de las personas sobre la seguridad pública y la privacidad han disminuido, por lo que han aceptado más la detección de emociones.

Con la agitación en el entorno político y económico mundial, las preocupaciones públicas sobre la seguridad pública en muchos países han aumentado, especialmente en Europa, donde la inmigración ilegal ha aumentado. Los crímenes y conflictos transnacionales han planteado muchas amenazas a la seguridad pública.

En este contexto, el reconocimiento de emociones por IA no solo puede detectar de antemano posibles signos de tensión y conflicto para evitar incidentes de seguridad pública causados ​​por pérdidas emocionales, sino que tampoco es tan incómodo como exponer la privacidad facial.

Esto se debe a que los datos recopilados mediante la detección de emociones no son "fuertemente identificables".

Como se indica en "El derecho a la privacidad", la privacidad es "el derecho a que lo dejen en paz". En comparación con el reconocimiento facial de "reconocimiento fuerte",La detección de emociones por IA en lugares públicos no molestará al público ni involucrará información de privacidad personal antes de que se exponga la crisis. , es decir, no es posible identificar y autenticar de forma única a personas físicas a través de emociones, y no sabrá quién es su apellido. Esto reduce en gran medida la sensación de que el público está siendo espiado.

Desde esta perspectiva, la detección de emociones por IA ha logrado un buen equilibrio en términos de costos, beneficios y experiencia, y debería convertirse en una barrera invisible para la seguridad pública, además de las inspecciones de seguridad tradicionales.

La detección de emociones por IA y la prevención de incidentes de seguridad extremos malignos definitivamente traerán más beneficios que daños a toda la sociedad. Entonces, ¿cuándo podremos hacerlo?

Hablando francamente, los sistemas de seguridad inteligentes en las ciudades grandes y medianas de China ya están funcionando muy bien. No es difícil implementar algoritmos de detección de emociones.El camino hacia la localización de algoritmos todavía llevará algún tiempo.

El mayor obstáculo es que los conjuntos de datos no son lo suficientemente grandes ni buenos.

Visité a un profesor de una universidad de Shandong que utilizó tecnología de aprendizaje profundo para desarrollar algoritmos de reconocimiento de microexpresiones. Las microexpresiones se caracterizan por una duración muy corta, pequeños cambios en la amplitud del movimiento y dificultad para ocultar y suprimir, por lo que son muy adecuadas para la detección de emociones en personas potencialmente peligrosas.

Las microexpresiones requieren experimentos psicológicos para recopilarlas y luego ser analizadas y procesadas por computadoras. Es necesario mostrar primero a los sujetos algunos estímulos que, según los psicólogos, inducen la producción de microexpresiones, luego usar una cámara de alta velocidad para enfrentar la cara del sujeto y dejar que la computadora almacene las imágenes cuadro por cuadro. Después de recopilar los datos, es necesario etiquetarlos con etiquetas de emoción y características del dominio espacio-temporal, que son el momento inicial, el momento final y el momento clímax de la expresión.

El profesor mencionó que antes de que su equipo estableciera la base de datos MMEW, faltaban bases de datos públicas particularmente grandes para la investigación de microexpresiones. La base de datos más grande solo tenía 247 muestras y la resolución de la imagen no era alta.

Requiere tanto experimentos psicológicos como ingeniería informática. Si un conjunto de datos de microexpresiones es tan difícil, ¿por qué construirlo uno mismo desde cero?

Sabemos que la expresión emocional se verá afectada por la cultura, la vida social y otros orígenes. La mayoría de las imágenes emocionales internacionales se basan en datos recopilados de rostros extranjeros, que pueden no ser muy precisos cuando se trata de identificar el estado emocional, la intención y el comportamiento de los rostros chinos. Por lo tanto, la aplicación real de la detección de emociones por IA en el campo de la seguridad pública aún debe comenzar con la construcción sólida de conjuntos de datos nacionales de alta calidad.

Otra pregunta es, con el algoritmo, ¿quién lo venderá?

Para ser más precisos, ¿quién proporcionará la potencia informática y una serie de servicios de apoyo? El reconocimiento de emociones es un proceso complejo que requiere una potencia informática potente para analizar rápidamente datos masivos y retroalimentar los resultados del reconocimiento de emociones en tiempo real, lo que requiere una potencia informática extremadamente alta. Además, la IA es una tecnología en continua evolución y los modelos de detección de emociones requieren un aprendizaje y una optimización continuos para mejorar la precisión del reconocimiento y las capacidades de generalización. Tomemos como ejemplo el sistema Rekognition implementado en una estación de tren de alta velocidad británica. Es uno de los servicios en la nube lanzados por Amazon AWS, que realiza aprendizaje, análisis y mejoras funcionales en la nube.

En China, debido a que se trata de datos de información pública, deben privatizarse e implementarse localmente. Al final, la competitividad central es la tecnología de algoritmos y las capacidades de servicio ToB. Por lo tanto, las empresas nacionales de algoritmos CV serán más competitivas que los proveedores de nube en este mercado. Sin embargo, cómo resolver el problema del costo de la potencia informática y la eficiencia humana de los servicios es un problema de larga data para las empresas de algoritmos, que requiere soluciones más sofisticadas y razonables. diseño de negocios.

La plataforma de nueve pisos se eleva desde la base de la tierra. Aunque el camino hacia la localización de la detección de emociones por IA aún debe consolidarse poco a poco desde los niveles de datos, algoritmos, negocios y otros niveles, el uso de la tecnología para mejorar la "inmunidad" de la seguridad pública, evitar accidentes de seguridad graves y lograr un equilibrio entre costo, beneficio y experiencia, debería convertirse gradualmente en el consenso y el objetivo de toda la sociedad.

Las personas son el fin y la tecnología es el medio.

La tecnología que protege el derecho a la vida de las personas debería tener derecho al desarrollo, incluso en Europa, que es extremadamente estricta con las nuevas tecnologías. Esta puede ser la mayor revelación que nos trae la implementación de la detección de emociones por IA.