Страница 8 из 11
Программа, разработанная при участии ученых из Иллинойского технологического университета (США) (разработчик – профессор Майлз Веркик), позволила полиции Чикаго определить список лиц, находящихся в группе риска совершения убийств. Узнав их имена, полицейские ведут с ними профилактическую работу, предположительно позволяющую снизить вероятность посягательств на жизнь других людей.
В основе работы программы лежит отбор по десяти основным признакам. Среди них есть ряд цифр по истории приводов того или иного лица в полицию. Среди прочего алгоритм учитывает, были ли у человека аресты за незаконное ношение огнестрельного оружия или за участие в структурах организованной преступности. Алгоритм ищет людей, которые соответствуют всем или хотя бы нескольким критериям отбора. Те, кто набирает больше всего пересечений по списку критериев, вносятся в группу максимального риска.
По заявлениям полиции, новый алгоритм является довольно эффективным. Из 2,7 миллиона жителей Чикаго оно отобрало лишь 1400 человек, имеющих чрезвычайно высокую вероятность убить или быть убитым.
Более 70% членов данного списка были застрелены в течение 2016 года. Каждый 4-й стрелок также входил в список Департамента полиции Чикаго. Согласно данным правоохранителей, 117 из 140 человек, арестованных во время общегородского рейда против банд, также присутствовали в вышеупомянутом перечне и составляли «группу риска2.
Полицейские применяют новый метод не только для своевременного совершения арестов. Власти города видят в алгоритме эффективное средство «персональных уведомлений», в котором работники социальной сферы и общественные лидеры агитируют членов-лидеров «Списка стратегических субъектов» изменить образ жизни и навсегда покинуть криминальный мир.
Полиция города Дарема на севере Англии запустила в 2017 году компьютерную программу, которая при помощи алгоритма искусственного интеллекта должна помочь полицейским определить, кого следует содержать под стражей, а кого можно отпустить. Алгоритм классифицирует задержанных по степени риска – с какой вероятностью они могут вновь совершить преступление.
Программа Harm Assessment Risk Tool (Hart) «изучала» данные полиции Дарема об арестах за период в пять лет, между 2008 и 2012 годами. Затем система была протестирована даремской полицией в 2013 году, после чего в течение двух лет изучались результаты этого тестирования – полицейские отслеживали, вернулись ли освобожденные к преступной жизни или нет. Как выяснилось, алгоритм мог предсказать, что задержанный не представляет опасности, в 98% случаев. А находящихся в группе «высокого риска» компьютер правильно выявлял в 88% случаев.
Это отражает настройки алгоритма искусственного интеллекта – он запрограммирован «осторожничать» и классифицировать задержанных людей чаще в группы среднего или высокого риска – чтобы не выпускать на свободу тех, кто может снова совершить преступление.
В ходе испытаний программы полицейские следили за выводами Hart, но вердикт алгоритма не влиял на принятие решения об аресте.
Подозреваемые, ранее не совершавшие преступлений, с меньшей вероятностью будут записаны алгоритмом искусственного интеллекта в категорию высокого риска. Однако, если они арестованы по подозрению в серьезном преступлении, как, например, убийство, то это отразится на оценке программы.
Программа может быть хорошим помощником во многих случаях: когда полиции следует решить, держать ли задержанного еще несколько часов; следует ли отпустить его под залог до того, как ему будут предъявлены официальные обвинения, и стоит ли держать его под арестом после предъявления обвинений.
В ходе нового эксперимента полицейские будут использовать систему при рассмотрении лишь ряда дел, выбранных случайным путем.
Любой вывод алгоритма носит лишь рекомендательный характер и ни в коем случае не отбирает у полиции прерогативу принимать окончательное решение о судьбе задержанного. Алгоритм должен сохранять все данные о том, как программа пришла к определенному выводу.
Кроме того, британская полиция с 2014 года проверяет компьютерную систему, которая может собрать воедино то, что могло произойти на месте преступления. Идея состоит в том, что система, называемая VALCRI, сможет в течение нескольких секунд выполнять кропотливую работу аналитика, освобождая их для того, чтобы сосредоточиться на деле, а также провоцируя новые направления расследования и возможные упущенные детали.
Основная работа VALCRI заключается в том, чтобы помочь генерировать правдоподобные идеи о том, как, когда и почему было совершено преступление, а также, кто сделал это. Он сканирует миллионы полицейских записей, интервью, фотографий, видеороликов и многое другое, чтобы определить связи, которые, по его мнению, имеют отношение к делу. Все это затем представлено на двух больших сенсорных экранах для взаимодействия с аналитиком.
Мидлсекский университет является одним из нескольких высших учебных заведений, кто в данный момент задействован в разработке системы VALCRI. Аббревиатура расшифровывается как Visual Analytics for sense-making in Criminal Intelligence analysis.
VALCRI исследует личные дела преступников и разделяет паттерны их поведения на отдельные категории. По почерку преступника система практически мгновенно предложит следователям несколько наиболее подходящих кандидатур, которые были способны совершить данное преступление. Причем информация будет предлагаться сотрудникам полиции в интуитивно понятном и очень удобном графическом интерфейсе.
Вместо того чтобы разделять преступников по категориям преступлений, таким как квартирные кражи или взлом автомобилей, VALCRI запоминает и анализирует паттерны поведения преступника, в данном случае – склонность к кражам. Таким образом, VAKCRI решает проблему слабого сотрудничества между полицейскими подразделениями, а также учит полицейских обращать внимание на ключевые детали преступления.
В целом ряде штатов США использование полицией методов и алгоритмов кластеризации и классификации технологии Text Mining для выделения криминально значимой информации совместно с технологией Visual Mining в режиме реального времени обеспечивает возможность выполнения аналитической работы по профилактике и расследованию преступлений в автоматизированном режиме на качественно новом уровне. Эта возможность реализована в интеллектуальной системе криминального анализа в реальном времени – Real-time Intelligence crime analytics system (RICAS), которая позволяет связать географическое пространство, время, лица и события в одном визуальном пространстве отображения.
В основу построения системы положены такие факторы:
• любая криминально значимая информация содержит данные о месте совершения преступного деяния, которые могут быть отражены либо в текстовом формате в виде адреса либо в географических координатах и времени совершения;
• любой субъект или объект преступления имеет привязку к географическим координатам в текстовом формате (адрес прописки, проживания, регистрация предприятия, места работы, регистрация транспортного средства, оружия и т.д.);
• криминальные события, субъекты и объекты могут иметь взаимосвязи, которые легче обнаружить путем анализа визуального отображения в едином пространстве представления (на одной карте). Например, если в месте совершения разбойного нападения проживают лица, ранее привлекавшиеся за аналогичные преступления, то существует большая вероятность совершения ими данного деяния;
• отображение в едином пространстве событий, растянутых во времени (происходящих в разное время), позволяет обнаружить скрытые закономерности визуально.
С учетом этих факторов в представляемой системе программно реализованы адаптированные алгоритмы технологий Data Mining, Text Mining и Visual Mining, Link Analyzes, которые обеспечивают выполнение следующих операций с потоками входных данных:
• кластеризация объектов по одному или нескольким признакам, имеющим общие пространственно-временные характеристики;
• создание временной ленты событий для определенного географического места (ретроспективный анализ криминальных событий, произошедших в заданный период времени в районе места исследуемого происшествия);
• группировка объектов и субъектов вокруг события;
• анализ связей лиц, объектов, событий.