Состояние наблюдения в Индии и как ИИ может помочь
Опубликовано: 2019-11-10Ручной мониторинг камеры видеонаблюдения требует постоянного вмешательства человека
Они склонны к ошибкам и усталости.
Наблюдение на основе искусственного интеллекта автоматизировано и осуществляется круглосуточно и без выходных, предоставляя информацию в режиме реального времени.
Алгоритмы теперь обучаются прогнозировать инциденты еще до того, как они произойдут
Поскольку Китай находится на переднем крае, все большее число стран внедряют инструменты ИИ для мониторинга, отслеживания и наблюдения за гражданами. С одной стороны, предприятия используют ИИ для улучшения своей аналитической обработки. С другой стороны, правительства внедряют ИИ для активного отслеживания граждан. В Индии правительство тоже активно использует инструменты наблюдения.
Правительства Теланганы, Махараштры, Гуджарата и Пенджаба используют распознавание лиц для отслеживания подозрительных действий. В рамках фонда Nirbhaya правительство устанавливает видеонаблюдение на 50 железнодорожных станциях общей стоимостью 17,64 крор индийских рупий, которые будут использованы для оборудования и аксессуаров для наблюдения.
Состояние наблюдения на глобальном уровне
Согласно отчету Фонда Карнеги за международный мир, по крайней мере 75 из 176 стран используют инструменты ИИ для целей наблюдения. Наблюдение с помощью ИИ используется для распознавания лиц, прогнозирования совершения преступлений и автоматического патрулирования границ. Это включает:
- Платформы умного города (56 стран)
- Системы распознавания лиц (64 страны)
- Умная полиция (52 страны)
Китай стал эпицентром мониторинга на основе ИИ. В Китае одного человека можно отследить в течение 8 минут после подачи сигнала тревоги. По всей стране уже установлено 400 миллионов камер видеонаблюдения, использующих технологии искусственного интеллекта, в первую очередь распознавания лиц.
Всеобъемлющая сеть камер распознавания лиц делает страну безопасным местом для работы ее граждан. Когда журналист BBC Джойс Лю бросил вызов сети наблюдения в Китае, властям потребовалось 7 минут, чтобы поймать его!
Проблема в Индии
Дело Нирбхая высветило лазейки в слежке в Индии. Преступников отслеживают после совершения преступления. Неэффективность возникает из-за того, что отслеживание происходит только с помощью человеческого интеллекта. Дни и месяцы тратятся на физические перемещения и терпение со стороны следователей и детективов. В то же время индийская общественность становится все менее терпеливой.
Сегодня после совершения преступления требуется армия людей, чтобы просмотреть существующие видеоматериалы, снятые с тысяч камер наблюдения. Тем не менее просмотр тысяч часов видео наблюдения отнимает много времени и подвержен человеческим ошибкам.
Рекомендуется для вас:
Как платформа агрегатора учетных записей RBI предназначена для преобразования финансовых технологий в Индии
Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Компьютеры, с другой стороны, невероятно хороши в поиске конкретных людей среди моря отснятого материала. Современные компьютеры с графическими чипами могут идентифицировать людей, которых трудно идентифицировать даже людям.
Решение
Здесь может помочь искусственный интеллект (ИИ) и особенно распознавание лиц. Доказано, что искусственный интеллект может улучшить нашу повседневную жизнь, давая лучшие рекомендации на Amazon или Flipkart, помогая нам выбрать правильный курс для достижения пункта назначения с помощью Google Maps.
ИИ можно использовать для борьбы с преступностью и поимки преступников при правильном и разумном использовании технологии распознавания лиц. Распознавание лиц может помочь службам безопасности понять путь человека из точки А в точку Б.
Лазейки
Как и все хорошие вещи, ИИ имеет свой собственный набор особенностей и проблем, которые необходимо решить, прежде чем его можно будет эффективно использовать в реальном мире.
Две основные проблемы, препятствующие широкому внедрению ИИ в слежку:
- ИИ требует больших вычислительных ресурсов — многим алгоритмам требуются сотни серверов для обработки больших объемов видео.
Это доводит затраты только на оборудование до миллионов долларов.
- Камеры наблюдения не могут сообщить о происшествии или человеке. Они просто продолжают записывать видео. Это усугубляет проблему изобилия.
Проблема слежки в том, что 99% видео может быть бесполезным, а в 1% отснятого видео содержится только полезная информация. Сегодняшние алгоритмы по-прежнему прочесывают все 100% обрабатываемого видео.
Эта трата вычислительных ресурсов наряду с отсутствием глубокого опыта в этой области может поставить многие программы ИИ на колени.
Компьютерная индустрия сегодня разбита на две большие группы — аппаратное и программное обеспечение. Индия традиционно была центром программного обеспечения, где большая часть компьютерного оборудования импортировалась из таких стран, как Китай, Тайвань и другие страны Юго-Восточной Азии. Технология искусственного интеллекта, которая началась с чисто программной точки зрения, вскоре подошла к своим физическим ограничениям без специального оборудования, которое помогло бы ей масштабироваться.
Стартапы нового века пытаются решить проблемы ИИ и воплотить его в жизнь. Стартапы поняли, что для воплощения ИИ в жизнь одного программного обеспечения недостаточно. Для управления рабочей нагрузкой и оптимизации обработки алгоритмов требуется специальное оборудование. Для того чтобы ИИ мог решить сегодняшние проблемы, необходимо изменить парадигму мышления, чтобы сформировать целостную точку зрения — включить в решение проблемы как аппаратное, так и программное обеспечение.
Вывод
ИИ и, в частности, технология распознавания лиц, вероятно, останутся и во многом будут влиять на нашу жизнь. Вопрос только в том, будет ли это использовано на благо человечества или нет? Как и в случае с любой новой технологией, возможны оба измерения: кто ее создает и с какими намерениями.