rss Twitter Добавить виджет на Яндекс
Реклама:
     
 
 
 
     
     
 

Хайтек-зазеркалье: на пути в поле зрения

Мы вплотную приблизились к тому миру, какой показан в еще недавно считавшихся фантастическими сериалах «В поле зрения», «Черное зеркало» и фильмах про шпионов и полицейских, где отследить преступников помогают ИИ, Big Data и прогнозная аналитика. Но пока сделать нашу жизнь безопасной с помощью технологий все же вряд ли получится: мешать будут человеческий фактор, от которого избавиться практически невозможно, и организационные моменты. К такому мнению пришли эксперты в ходе круглого стола, который состоялся в рамках ежегодной мультивендорной IT-конференции Summertime Network Studios, организованной компанией «Марвел-Дистрибуция».

Уже в начале обсуждения эксперты не сошлись во мнении относительно того, насколько активно правоохранители в разных странах используют возможности современных технологий как для предотвращения инцидентов, так и для поиска преступников. С одной стороны, как подчеркнул Юрий Туманцев, «Марвел-Дистрибуция», если говорить о компьютерной грамотности в целом, то ее уровень у рядовых полицейских и школьников отличается очень серьезно в пользу последних. Школьники более ориентированы на веб-среду, работу в Интернете. При этом VPN, Tor и криптовалюты доступны, скорее, обывателям, чем правоохранителям, поэтому отследить и поймать тех, кто совершает преступления в этой области, очень сложно. Однако спецсредства доступны в первую очередь правоохранителям, а не преступникам. Есть специальные отделы, которые этими вопросами занимаются – им как раз доступны самые последние технологии.

Сергей Жерновой, архитектор в TechnoAware, уверен, что воля администрации отдельных регионов или стран может привести к реализации очень перспективных технологичных проектов, как уже случилось в Нью-Йорке. Механика проекта такова. Полицейские, видя скопление вызывающих подозрение людей, вводят код на смартфоне, а координаты точки определяются автоматически по GPS. Сигнал отправляется в систему, содержащую оцифрованные данные о правонарушениях в городе. Благодаря анализу Больших Данных, система определяет, насколько вероятно развитие ситуации до преступления. Если вероятность высока, то сектор города на общей карте окрашивается в красный цвет, туда направляются все свободные машины с полицейскими, и они кружат по кварталу, пока данная группа подозрительных лиц не рассосется. Проект был инициирован благодаря воле мэра города, который привлек вендоров и разработчиков, однако других подобных проектов пока нет, в том числе и в России.

Станислав Мацейкович, «Марвел-Дистрибуция», считает: говорить о том, что наши правоохранительные органы существуют отдельно от цифрового пространства либо наивно, либо глупо. Подтверждение этому – ситуация с терактами в петербургском метро. Преступник был найден в течение нескольких часов именно благодаря системе видеонаблюдения. Искали его по спирали: сначала взяли ближайший час и выделили самого подозрительного человека, который, правда, оказался ложной целью. Затем вычислили и преступника, а в течение нескольких дней взяли и его подельников на территории России. Это факты. Более того, у любого оперативника есть инструкция, по которой при работе с подозреваемыми он должен зайти в соцсети и посмотреть, что этот человек собой представляет. Это не очень афишируется, потому что общество не хочет знать, что оно под колпаком, и верит, что может открыто размещать информацию о себе в соцсети.

В некоторых странах опыт использования технологий очень позитивен. Так, Голландия распускает заключенных, потому что тюрьмы содержать дорого. Следят за выпущенными с помощью специальных браслетов. Здесь технологии стоят на страже общества и бюджета: кормить заключенных больше не надо.

Есть примеры использования технологичных решений для безопасности и в России. Как рассказал Юрий Туманцев, уже разработаны и даже действуют решения для автоматизированной аналитики оставленного предмета. Подобный комплекс тестируется сейчас в Петербургском метрополитене – пока в одной точке. Это рабочая система, которая позволяет анализировать ситуацию даже при большом пассажирском трафике. Если тесты будут позитивными, то опыт будет тиражирован.

Представитель TechnoAware напомнил, что кроме аналитики оставленного предмета уже существуют и модули подозрительного или панического поведения. Открытым остается вопрос того, применяются они или нет, но его надо адресовать к организациям, которые не готовы их внедрять.

Зрители подтвердили подобный взгляд. Один из них рассказал, что полиция благодаря технологиям нашла украденный телефон в течение часа. Второй пример был обратным: полиция ничего не смогла сделать, чтобы найти украденный телефон, хотя пострадавшая самостоятельно отследила преступников по цифровому следу. В первом случае помогли родственные связи, во втором случае мотивировки у полицейских не было.

Слишком многое у нас решают организационные вопросы, как заметил Дмитрий Шергин, «Марвел-Дистрибуция». В российских условиях полиция приехала бы на место преступления лишь после большого количества сообщений очевидцев, когда ограбление уже завершилось бы, а сами преступники разбежались. Причина в том, что принимать решение на основе аналитики в конечной точке должен человек. И если за рубежом количество таких «диспетчеров» увеличивается, чтобы минимизировать количество ошибок, то у нас сокращается – ведь автоматизация должна привести к экономии денег. «У нас сначала перепишут все бизнес-процессы или процедуры, а потом найдут стрелочника, который за все будет отвечать. Пример такого подхода – Роскомнадзор. Что с ним происходит сейчас, все знают», - заметил спикер.

Еще один пример катастрофического влияния человеческого фактора – низкая эффективность металлодетекторов. Сейчас они носят, скорее, психологический фактор: если человек проносит нечто запрещенное, то он будет нервничать, а обслуживающие металлодетектор специалисты это увидят. Пока же эта схема работает плохо. Как рассказал участник дискуссии, он носит с собой пистолет на протяжении 8 лет, и ни разу ни один из охранников (даже в судах и аэропортах на входе) не изъял оружие и не запретил доступ, хотя металлодетекторы всегда «звенят». Справедливости ради заметим, что досмотр в зоне вылета все же пройти с пистолетом не представляется возможным.

При этом участники дискуссии уверены, что многие технологии, которые показаны в фильмах и сериалах, уже вполне могут работать – если не сегодня, то завтра. Например, как заметил Сергей Жерновой, Машина из сериала «Подозреваемый» вполне реальна. Нет никаких технологических препятствий для того, чтобы такая Машина появилась. Есть проблемы с финансированием, доступом к общим базам данных, готовности общества такую систему принять. Вопрос также в том, сколько ресурсов и времени на это будет выделено. Задача обучения Машины – не технологическая проблема, а организационная. В сериале правительством предоставлен доступ ко всем данным телеком-операторов, камерам видеонаблюдения - и все это сведено в одну точку. Если задуматься о том, сколько о нас знают поисковая система и соцсети, то становится понятно, что определенные классы задач уже частично решены – их надо просто применить на другом массиве данных.

Последние «сливы» информации относительно того, чем занимается АНБ и какие результаты получает, показывают, что подобные системы уже работают. «Я не удивлюсь, если завтра-послезавтра в очередном «сливе» мы обнаружим, что подобная система уже функционирует», - подчеркнул спикер.

Правда, участники уверены, что такой системе все равно будет далеко до искусственного интеллекта: предсказание каких-либо событий в будущем – это локальная задача на основе бизнес-аналитики предыдущего опыта. Между машинным мышлением и человеческим по-прежнему существует непреодолимая преграда: человек мыслит образно, а компьютеры так не могут.

К тому же ИИ не сможет применяться во всех областях: там, где от решения зависят жизни людей, нужны люди – например, диспетчера в аэропорту заменить машиной нельзя, как отметил один из гостей дискуссии. Никто не доверит ИИ принимать итоговые решения, но инициатором вариантов решения он может быть, согласился один из спикеров.

Хотя примеры успешного применения машин в, казалось бы, исключительно человекозависимых областях уже есть. Так, в Амстердаме еще пять лет назад применялась автоматизированная система диспетчеризации грузовых судов. Также нейросеть, обучившись, смогла гарантировано побеждать асов-пилотов. Это, конечно, узкая локальная задача, но тенденция впечатляет. И самое пикантное, что эта программа была способна работать на маленьком компьютере за 10 долларов.

Один из участников дискуссии рассказал о том, что последние годы правоохранители нацелены на предотвращение противоправных действий, тогда как раньше – лишь на поиск преступника. И именно из-за смены приоритетов технологии правоохранительными органами стали использоваться более активно.  

Участники дискуссии пришли к выводу, что основным препятствием для использования технологий правоохранительными органами и спецслужбами является несовершенство модели внедрения. Также все еще необходимо решить конфликт социума и личности. Личность хочет сохранить свою приватность, а для социума непредсказуемость поведения отдельных людей вредна. И это фундаментальное противоречие пока не решено, а без этого полноценное использование технологий на благо общества все же невозможно. 

Автор: Алена Журавлева (info@mskit.ru)

Рубрики: Интернет, Интеграция, Оборудование, ПО, Регулирование, Web, Безопасность

наверх
 
 
     
Оставить комментарий
Имя:
E-mail:
Комментарий (не более 2000 знаков):



ИЛИ
     
 

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода и Поволжья

18.12.2017 Серебряной пули не будет. Cisco анализирует IT-тренды

14.12.2017 Экономика Рунета: вопрос доверия

13.12.2017 Positive Technologies подвел итоги поучительного года

13.12.2017 Малый бизнес ставит на Интернет

08.12.2017 Безопасность обойдется в 96 миллиардов долларов

06.12.2017 Аналитики предсказали технологические тренды 2018 года

05.12.2017 Мировой телеком вырастет меньше, чем на 2%

04.12.2017 Квартал на 85 миллиардов. «МегаФон» подвел итоги

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

ITSZ.RU: последние новости Петербурга