成功預(yù)測美國總統(tǒng)大選的AI在安防行業(yè)有何應(yīng)用？
來源：數(shù)字音視工程網(wǎng) 編輯：鐘詩倩 2016-11-14 13:40:34 加入收藏 咨詢
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提到人工智能你可能只想到圍棋人機(jī)大戰(zhàn)的李世石和AlphaGo，那你真的太out了!在日前舉行的美國總統(tǒng)大選中，一套由邁阿密創(chuàng)新人士Sanjiv Rai開發(fā)的，名為MogIA的人工智能系統(tǒng)成功作出這次大選結(jié)果預(yù)測。作為一套初次亮相于2004年的該系統(tǒng)，也曾經(jīng)對以往三次總統(tǒng)選舉進(jìn)行過成功預(yù)測。
MogIA的名字來自《森林王子》中的莫格利(Mowgli)。正如原著中的情節(jié)設(shè)置，MogIA能夠從其周邊環(huán)境中快速學(xué)習(xí)知識(shí)并積累經(jīng)驗(yàn)。也有懷疑論者則質(zhì)疑社交媒體上的信息也許無法準(zhǔn)確表達(dá)總統(tǒng)選舉中的真實(shí)政治傾向。然而無論如何，以MogIA為代表的人工智能等新型技術(shù)已經(jīng)開始對社交媒體互動(dòng)產(chǎn)生影響。
人類才分對錯(cuò)，AI只看成敗
MogIA能夠從其周邊環(huán)境中快速學(xué)習(xí)知識(shí)并積累經(jīng)驗(yàn)。MogIA的判斷基于對Facebook、Twitter、谷歌，以及YouTube之上關(guān)于兩位候選人的、數(shù)以百萬計(jì)評論意見進(jìn)行分析。舉例來說，在本輪川普對希拉里的選舉當(dāng)中，就曾有大量聊天機(jī)器人被用于在短時(shí)間內(nèi)發(fā)布大量推文(Twitter信息)，希望借此營造出“政治趨勢”導(dǎo)向。根據(jù)來自牛津大學(xué)的研究人員的統(tǒng)計(jì)，在第一次與第二次選舉辯論期間，約有三分之一的川普相關(guān)推文及五分之一希拉里相關(guān)推文出自機(jī)器人的手筆——二者相加所產(chǎn)生的推文總量已經(jīng)超過一百萬條。
依賴社交數(shù)據(jù)也讓這個(gè)系統(tǒng)面臨一些挑戰(zhàn)，Rai曾表示，社交媒體的網(wǎng)文數(shù)量超大，很難分析，有人在推特上發(fā)一條關(guān)于川普的微博，不一定說明這人就支持川普。但是MogIA的預(yù)測模型似乎還是認(rèn)為人氣是評價(jià)候選人是否能夠獲勝的一大關(guān)鍵指標(biāo)，而非立場。換句話說，AI只看聲量“成敗”，不分觀點(diǎn)“對錯(cuò)”。所以無論你的觀點(diǎn)對錯(cuò)，你支持哪一方，只要你的觀點(diǎn)里提到的某個(gè)對象，那在AI看來這個(gè)對象的“人氣”就高，也就是得到了更多的人支持。
人工智能，安防先行
人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維信息過程的模擬。目前對于人工智能的較為廣泛的定義有強(qiáng)人工智能和弱人工智能兩種。弱人工智能是指擅長于單個(gè)方面的人工智能。比如針對能預(yù)測美國總統(tǒng)大選結(jié)果的MogIA來說，它能在海量的社交媒體數(shù)據(jù)中識(shí)別候選人的人氣值，但是卻不能分析社交媒體的觀點(diǎn)的對錯(cuò)，而是根據(jù)人氣值來決定支持率。強(qiáng)人工智能是指人類級(jí)別的人工智能。人類能干的腦力活動(dòng)它都能干，并且這樣的機(jī)器被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，目前來說人類還做不到。
現(xiàn)在人類已經(jīng)掌握了弱人工智能。其實(shí)弱人工智能在安防行業(yè)無處不在，并不是概念。例如本網(wǎng)站介紹過的?？低?/a>智能泊車機(jī)器人，是目前智慧停車最領(lǐng)先，最具代表性的解決方案之一。最近海康威視、大華股份、宇視科技等等安防企業(yè)都步調(diào)一致的布局人工智能領(lǐng)域，紛紛亮出絕招，展出人工智能的應(yīng)用及產(chǎn)品。人工智能在安防行業(yè)的逐步泛應(yīng)用能更好的實(shí)現(xiàn)人防技防的結(jié)合服務(wù)。但是就目前安防行業(yè)的發(fā)展形勢來說，我們?nèi)匀徊荒苷f這就是人工智能在安防行業(yè)的最終形態(tài)，這只是一段發(fā)展的過程：人工智能，安防先行。大華股份旗下視聯(lián)網(wǎng)品牌樂橙CEO梁磊談到人工智能在安防行業(yè)的發(fā)展時(shí)表示，未來人工智能在安防行業(yè)的發(fā)展和挑戰(zhàn)主要在于如何圍繞安防行業(yè)的服務(wù)場景，來制定以視頻技術(shù)為核心的定制型場景化服務(wù)。
人工智能已經(jīng)被秒殺？
人工智能的興起，生物特征收集工具——生物識(shí)別技術(shù)也開始大量投入使用。而人臉識(shí)別技術(shù)作為安防領(lǐng)域的重要研究對象已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在公安、金融等領(lǐng)域。“刷臉”時(shí)代已經(jīng)來了，我們可以通過刷臉支付、打卡，去銀行辦理各種業(yè)務(wù)……免去了輸入密碼、忘記密碼的麻煩，刷臉大大的方便了我們的工作。那么“網(wǎng)紅臉”或雙胞胎怎么辦?被偷拍照片或錄像，會(huì)不會(huì)用來“盜臉”?
近來發(fā)生的一件大事足以證明小編的懷疑?？突仿〈髮W(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)似乎抓到了人臉識(shí)別軟件的死穴，僅用一副成本22美分的3D打印眼鏡架就擊敗了大部分先進(jìn)的臉部識(shí)別軟件算法，通過加入一些特定的色彩信息讓臉部識(shí)別軟件無法正確識(shí)別。由于先進(jìn)的臉部識(shí)別軟件基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首發(fā)，對臉部特定區(qū)域的像素色彩進(jìn)行提取和比對。而這些3D眼鏡則混雜入了像素色彩信息，能夠很容易地欺騙這些人工智能。該研發(fā)團(tuán)隊(duì)稱，這些眼鏡尤其擅長偽裝模擬和避免攻擊。所以人臉識(shí)別系統(tǒng)有可能敵不過一副22美分的眼鏡架。
現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中人臉識(shí)別技術(shù)確實(shí)容易受到客觀因素的影響。例如，人臉在不同光線、視角等情況下，機(jī)器能否精準(zhǔn)識(shí)別就很難說。“人像識(shí)別的活體采集還存在一些難點(diǎn)，這不僅僅是算法自身的問題，還需要從硬件、算法、交互等多方面綜合考慮。”螞蟻金服安全智能部總監(jiān)陳繼東介紹說，生物識(shí)別智能進(jìn)入商用，尤其是金融領(lǐng)域，有必要運(yùn)用多種生物特征交叉比對驗(yàn)證，即除了人臉識(shí)別，還要綜合運(yùn)用指紋識(shí)別、聲紋識(shí)別、眼紋識(shí)別等多因子生物特征，才能更安全地服務(wù)用戶。
總結(jié)
目前人工智能在安防行業(yè)的發(fā)展勢如破竹，這是一個(gè)風(fēng)口，企業(yè)爭相搶占。但是風(fēng)口之下人工智能的實(shí)際應(yīng)用還需冷處理。人工智能雖然已經(jīng)不是未來，不是僅存在大腦中的想象，但是要真正實(shí)現(xiàn)智能安防也不是一朝一夕能促成的。智能安防需要身處行業(yè)內(nèi)的每一個(gè)人的努力。
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