印度的监控状况以及人工智能如何提供帮助
已发表: 2019-11-10手动监控闭路电视摄像机需要不断的人工干预
他们容易出错和疲劳。
基于人工智能的监控是自动化的，24/7 全天候进行，提供实时洞察
现在正在训练算法以在事件发生之前预测事件
随着中国走在最前沿，越来越多的国家正在采用人工智能工具来监控、跟踪和监视公民。 一方面，企业使用人工智能来改进他们的分析处理。 另一方面，政府正在部署人工智能来积极跟踪公民。 在印度，政府也在积极利用监控工具。
特伦甘纳邦、马哈拉施特拉邦、古吉拉特邦和旁遮普邦政府正在使用面部识别来监控可疑活动。 在 Nirbhaya 基金下，政府正在 50 个火车站建立视频监控，总成本为 17.64 千万印度卢比，用于监控硬件和配件。
全球监控状况
根据卡内基国际和平基金会的一份报告，176 个国家中至少有 75 个国家正在使用人工智能工具进行监控。 人工智能监控用于面部识别、预测犯罪何时发生以及用于自动边境巡逻。 这包括：
- 智慧城市平台（56 个国家）
- 面部识别系统（64 个国家）
- 智能警务（52 个国家）
中国已成为基于人工智能的监控的中心。 在中国，可以在发出警报后 8 分钟内追踪到一个人。 在全国范围内，已经有 4 亿个闭路电视摄像机安装到位，由人工智能技术提供支持，主要是面部识别。
包罗万象的面部识别摄像头网络使该国成为其公民在其中开展业务的安全之地。当 BBC 记者 Joyce Liu 挑战中国的监控网络时，当局花了 7 分钟将他抓获！
印度的问题
Nirbhaya 案凸显了印度监控的漏洞。 犯罪分子在犯罪后被追踪。 效率低下的原因是跟踪仅通过人类智能进行。 调查人员和侦探在实际旅行和耐心上浪费了几天和几个月的时间。 与此同时，印度公众的耐心也越来越少。
今天，一旦犯罪，需要一大群人来梳理从数千个监控摄像头捕获的现有视频片段。 然而，浏览数千小时的监控视频既费时又容易出现人为错误。
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另一方面，计算机非常擅长在存储的大量镜头中找到特定的人。 配备图形处理芯片的现代计算机可以识别甚至人类也难以识别的人。
解决方案
人工智能 (AI)，尤其是面部识别可以在这里提供帮助。 事实证明，人工智能能够通过在亚马逊或 Flipkart 上提供更好的建议来帮助我们使用谷歌地图选择正确的路线前往目的地，从而改善我们的日常生活。
通过正确和明智地使用人脸识别技术，人工智能可用于打击犯罪和抓捕罪犯。 人脸识别可以帮助安全部队了解一个人从 A 点到 B 点的旅程。
漏洞
与所有美好事物一样，人工智能也有其自身的一系列怪癖和问题，需要在有效部署到现实世界之前加以解决。
阻碍人工智能在监控中广泛采用的两个主要挑战是：
- 人工智能的计算量很大——以至于，许多算法需要数百台服务器来处理大量视频。
这使得仅硬件成本就达到数百万美元。
- 监控摄像头无法报告事件或人员。 他们只是继续录制视频。 这增加了充足的问题。
监控的问题在于，99% 的视频可能是无用的，而拍摄的 1% 的视频中只有有用的信息。 今天的算法仍然会梳理整个 100% 的待处理视频。
这种计算资源的浪费以及该领域缺乏深厚的专业知识可能会使许多人工智能程序陷入瘫痪。
今天的计算机行业分为两大类——硬件和软件。 印度历来是一个软件中心，大部分计算机硬件都是从中国、台湾和其他东南亚国家进口的。 从纯软件的角度开始的人工智能技术很快就达到了物理极限，没有特定的硬件来帮助它扩展。
新时代的初创公司正试图解决人工智能的问题并将其带入现实生活中。 初创公司已经意识到，要将人工智能带入生活，仅靠软件是不够的。 需要特定的硬件来管理工作负载并优化算法的处理。 为了让人工智能解决当今的问题，思维的范式转变正在汇聚在一起，以采取有益的观点——将硬件和软件都包括在解决问题的过程中。
结论
人工智能，尤其是人脸识别技术，很可能会在很多方面持续发展并影响我们的生活。 唯一的问题是，它会被用于造福人类吗？ 与任何新技术一样，这两个维度都是可能的——谁在构建它，以及出于什么目的。