حالة المراقبة في الهند وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة
نشرت: 2019-11-10تتطلب المراقبة اليدوية لكاميرا CCTV تدخلاً بشريًا مستمرًا
إنهم عرضة للأخطاء والتعب.
المراقبة القائمة على الذكاء الاصطناعي مؤتمتة وتحدث على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، وتوفر رؤى في الوقت الفعلي
يتم الآن تدريب الخوارزميات على التنبؤ بالحوادث حتى قبل حدوثها
مع الصين في المقدمة ، يتبنى عدد متزايد من الدول أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة وتتبع ومراقبة المواطنين. من ناحية ، تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين معالجتها التحليلية. من ناحية أخرى ، تنشر الحكومات الذكاء الاصطناعي لتتبع المواطنين بنشاط. في الهند أيضًا ، تستخدم الحكومة بنشاط أدوات المراقبة.
تستخدم حكومات تيلانجانا وماهاراشترا وجوجارات والبنجاب التعرف على الوجه لمراقبة الأنشطة المشبوهة. في إطار صندوق نيربايا ، تُنشئ الحكومة نظام مراقبة بالفيديو في 50 محطة للسكك الحديدية بتكلفة إجمالية قدرها 17.64 كرور روبية هندية ، والتي سيتم استخدامها لأجهزة المراقبة وملحقاتها.
حالة المراقبة على المستوى العالمي
وفقًا لتقرير صادر عن مؤسسة كارنيجي للسلام الدولي ، تستخدم 75 دولة على الأقل من أصل 176 دولة أدوات الذكاء الاصطناعي لأغراض المراقبة. تُستخدم المراقبة بالذكاء الاصطناعي للتعرف على الوجه ، وللتنبؤ بوقوع الجرائم ولتسيير دوريات الحدود الآلية. هذا يشمل:
- منصات المدن الذكية (56 دولة)
- أنظمة التعرف على الوجه (64 دولة)
- الشرطة الذكية (52 دولة)
أصبحت الصين بؤرة المراقبة القائمة على الذكاء الاصطناعي. في الصين ، يمكن تتبع فرد واحد في غضون 8 دقائق من رفع التنبيه. في جميع أنحاء البلاد ، هناك 400 مليون كاميرا CCTV موجودة بالفعل ، مدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعرف على الوجه.
تجعل الشبكة الشاملة لكاميرات التعرف على الوجه من البلاد مكانًا آمنًا وآمنًا ليعمل فيه مواطنوها. عندما تحدت جويس ليو ، الصحافية في بي بي سي ، شبكة المراقبة في الصين ، استغرق الأمر من السلطات 7 دقائق للقبض عليه!
المشكلة في الهند
سلطت قضية نيربايا الضوء على الثغرات الموجودة في المراقبة في الهند. يتم تعقب المجرمين بعد ارتكاب الجريمة. ينشأ عدم الكفاءة لأن التتبع لا يحدث إلا من خلال الذكاء البشري. تضيع الأيام والشهور في السفر الجسدي والصبر من جانب المحققين والمحققين. في الوقت نفسه ، أصبح الجمهور الهندي أقل صبرًا.
اليوم ، بمجرد ارتكاب جريمة ما ، يتطلب الأمر جيشًا من الناس لتمشيط لقطات الفيديو الموجودة التي تم التقاطها من آلاف كاميرات المراقبة. ومع ذلك ، فإن مرور آلاف الساعات من فيديو المراقبة يستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ البشري.
موصى به لك:
كيف يتم تعيين إطار عمل مجمع الحسابات في RBI لتحويل التكنولوجيا المالية في الهند
لا يمكن لرواد الأعمال إنشاء شركات ناشئة مستدامة وقابلة للتطوير من خلال 'Jugaad': المواطنون ...
كيف ستحول Metaverse صناعة السيارات الهندية
ماذا يعني توفير مكافحة الربح بالنسبة للشركات الهندية الناشئة؟
كيف تساعد الشركات الناشئة في تكنولوجيا التعليم في تطوير مهارات القوى العاملة في الهند وتصبح جاهزة للمستقبل ...
الأسهم التقنية في العصر الجديد هذا الأسبوع: مشاكل Zomato مستمرة ، EaseMyTrip تنشر Stro ...
من ناحية أخرى ، فإن أجهزة الكمبيوتر جيدة بشكل يبعث على السخرية في العثور على أشخاص محددين بين بحر من اللقطات المخزنة. يمكن لأجهزة الكمبيوتر الحديثة المزودة برقائق معالجة الرسومات تحديد الأشخاص الذين يصعب على البشر التعرف عليهم.
الحل
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي (AI) وخاصة التعرف على الوجه مفيدًا هنا. لقد أثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على تحسين حياتنا اليومية من خلال تقديم توصيات أفضل على Amazon أو Flipkart لمساعدتنا في اختيار المسار الصحيح لوجهة باستخدام خرائط Google.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاربة الجريمة والقبض على المجرمين من خلال الاستخدام الصحيح والحكيم لتقنية التعرف على الوجوه. يمكن أن تساعد ميزة التعرف على الوجوه قوات الأمن على فهم رحلة الشخص من النقطة أ إلى النقطة ب.
الثغرات
كما هو الحال مع جميع الأشياء الجيدة ، يأتي الذكاء الاصطناعي مع مجموعة من المراوغات والقضايا التي تحتاج إلى معالجة قبل نشرها بكفاءة في العالم الحقيقي.
التحديان الأساسيان اللذان يعوقان الاعتماد الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في المراقبة هما:
- يعتبر الذكاء الاصطناعي من العمليات الحاسوبية الثقيلة - إلى حد كبير ، تحتاج العديد من الخوارزميات إلى مئات الخوادم لمعالجة كميات كبيرة من الفيديو.
هذا يرفع تكاليف الأجهزة وحدها إلى ملايين الدولارات.
- كاميرات المراقبة غير قادرة على الإبلاغ عن حادث أو شخص. هم ببساطة استمروا في تسجيل الفيديو. هذا يضيف إلى مشكلة الوفرة.
تكمن مشكلة المراقبة في أن 99٪ من الفيديو قد يكون عديم الفائدة ، وأن المعلومات المفيدة فقط موجودة في 1٪ من الفيديو الذي تم التقاطه. ستستمر الخوارزميات اليوم في تمشيط كامل 100٪ من الفيديو المراد معالجته.
يمكن أن يؤدي إهدار موارد الحوسبة إلى جانب الافتقار إلى الخبرة العميقة في هذا المجال إلى إضعاف العديد من برامج الذكاء الاصطناعي.
تنقسم صناعة الكمبيوتر اليوم إلى مجموعتين كبيرتين - الأجهزة والبرمجيات. لطالما كانت الهند مركزًا للبرامج حيث يتم استيراد معظم أجهزة الكمبيوتر من دول مثل الصين وتايوان ودول أخرى في جنوب شرق آسيا. تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، التي بدأت من وجهة نظر برمجية خالصة ، سرعان ما وصلت إلى حدودها المادية بدون أجهزة معينة تساعدها على التوسع.
تحاول الشركات الناشئة في العصر الجديد حل مشكلات الذكاء الاصطناعي وتقديم حالات استخدام واقعية لها. أدركت الشركات الناشئة أنه لإحياء الذكاء الاصطناعي ، لا يمكن أن تكون البرامج وحدها كافية. مطلوب أجهزة محددة لإدارة عبء العمل وتحسين معالجة الخوارزميات. لكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من حل مشكلات اليوم ، يأتي تحول نموذجي في التفكير معًا لاتخاذ وجهة نظر مفيدة - لتضمين كل من الأجهزة والبرامج في حل المشكلة.
استنتاج
من المرجح أن تظل تقنية الذكاء الاصطناعي وخاصةً تقنية التعرف على الوجوه وتنمو ، من نواحٍ عديدة ، تؤثر على حياتنا. والسؤال الوحيد هو هل ستستخدم لخير البشرية أم لا؟ كما هو الحال مع أي تقنية جديدة ، كلا البعدين ممكن - من يبنيه وبأي نية.