「破冰行动」虽收官，毒品犯罪何时完？
By 超神经
场景描述：从最近大热的影视「破冰行动」出发，介绍人工智能等技术在反毒品上的一些案例，探索在现代化的发展下，技术能帮助缉毒警察做些什么。
关键词：缉毒 舆情监控
最近大热的电视剧《破冰行动》在上周收官，凭借巧妙的剧情，老戏骨们的精彩演绎，这部缉毒题材的影视可谓赚足了口碑和热度。虽然最后的结尾有些不在水准，但并不妨碍它成为近期最优质的国产剧。
「破冰行动」豆瓣评分一度维持在 8.5 分，
继《人民的民义》之后又一国产刑侦佳作
这部剧背后相关的真实案件，也堪比一出魔幻大剧。
2013 年 12 月 29 日，广东警方动用三千警力，对广东省陆丰市甲西镇的博社村，进行了一场水陆空全面大清剿。一举端掉了 18 个犯罪团伙，查封制毒工厂 77 个，收缴冰毒 2.9 吨，K 粉 260 公斤。
根据公安厅最后通报，这个村里有两成以上的家庭，直接或参股从事制贩毒活动，这个小小的村子生产的毒品，占据当时全国总量的 40 %。
复杂的情况，让这场扫毒行动异常艰难
不论是真实案件还是在影视里面，破案过程中，缉毒警察都历经了重重困难，一方面是整个村子的宗族势力抱团，很难对关键证据取证；另一方面，警察团队中还藏有恶势力的「保护伞」。
犯罪分子会接触毒品，除了它有强烈的成瘾性，另一个诱惑在于它能带来高额的利润。在成堆的金钱面前，太多人不惜铤而走险，甚至抹掉了心中的善恶界限。全世界在毒品打击上都有严格的法律，但涉毒案件还是屡禁不止，缉毒警察也总是在刀尖上行走，去执行危险的任务。
如何更好的打击制毒贩毒，减轻缉毒工作的负担，减少缉毒警察的风险。全球缉毒力量，都开始广泛的引入前沿技术，也包括人工智能的方法，作为更先进的侦察手段协助破案。
一号缉毒警：NLP 锁定网络贩毒关键词
现在，很多毒品交易已经转移到网络平台，他们在社交软件里散布信息、建立联系、完成支付等一系列流程。缉毒警察新的侦查手段，就是通过对犯罪嫌疑人留下的各种信息、群组里的对话，进行关键词的筛选和锁定。
不过对于网络交易，犯罪分子也很机敏，犯罪集团内部不断更新各种暗语、黑话，群组里也包含大量的干扰信息。从前通过警察的监控筛查，很难让平台实现有效的监管。
而人工智能的技术，特别是在自然语言处理方面的发展，能够快速地从海量信息中锁定作案信息。
社交平台上的毒品交易话术，正被算法监控
根据国外的媒体报道，在 Twwiter ，Facebook 及 Instagram 平台上，都发布过检测毒品交易的 AI 模型，能从有重大嫌疑的用户内容中，准确地发现网络交易毒品的信息。
比如 Twitter 所发布打击毒品系统，它的一个核心功能，是通过学习平台上毒贩所用的新修饰、新暗语，包括各种表情、符号、乱码中夹杂违禁信息，来分辨出社交信息中的毒品交易活动。
Facebook 也和其他机构合作，开发出基于人工智能和机器学习的算法，以主动识别药物销售商和买家的基本信息，帮助监控非法信息的发布，帮助打击网络犯罪的发生。
Facebook 上的信息借助智能算法后，网络贩毒得到了遏制
Instagram 也是类似的方式，它们通过从被标记的帖子中进行学习训练，模型能够快速的审查数百万 Instagram 帖子，聚焦毒贩发布的交易信息，然后进一步精准判断，再交由司法部门一网打尽。
二号缉毒警：电子鼻锁定运输中的毒品
另一种排查的方式，是从物流包裹上入手。
在荷兰，有一部分毒品是通过包裹的方式运送，但对于私人包裹，不能直接开箱检查。
前荷兰警察 Jean-Paul Kuijpers 根据自己的经验，与荷兰技术安全协会（ DITTS ）和司法安全部合作，开发了一种检测非法包裹的技术。他们的目标除了毒品，还包括有爆炸物、锂电池等可自燃的物品。
新的技术能够比缉毒犬更高效地检测出毒品
他们制作了用于检测气体分子的「电子鼻」，这种设备灵敏度很高，能找出大麻等有气味的毒品。另一种方法则是根据化学方面的试剂反应，使用带有化学原料的纸巾擦拭包裹，就能判断出是否含有毒品，或者和毒品有过接触的物体。
如果这两个方式再结合人工智能的分析，准确率还会更进一步。
此外，他们还在测试一种新的扫描仪，结合人工智能算法和 X 光扫描仪，能识别出物体对象的参数，比如重量、密度等属性。有望让模型在透视影像中，学会分辨毒品。
三号缉毒警：清查制毒源头的机械
除了从交易上做文章，还有一种更好的方式，那就是在根源上阻断毒品的产生。
对原材料的流通分布，或者生产环节实施监控，结合机器学习方法，对数据进行分析和异常检测，能够有效地阻止毒品的产生。
对于生产毒品的原料或者化学用品，如果实现有效的监管和控制，也是打击毒品犯罪的一个手段。比如用算法建立一个物资监控网络，对于某些敏感化学原材料的异常波动，或者材料输入与产出不对等的情形，AI 就可能化身侦探，发现一些隐藏的黑幕。
比如在很早的一个报道中，警察通过智能电表的数据，从用户用电情况的分析中，抓获了一个在家里种大麻的人，而其背后的一个线索是，因为种植大麻，导致了异常高的用电量。
而无人机、计算机视觉的发展，也能帮助在打击毒品原植物的种植。
无人机帮助警方进行野外检查
比如罂粟、大麻等都被国家明令禁止种植，但却因为一些旧俗或者信息闭塞等原因，均会存在非法种植的情况。
在一些报道中，警察已经在利用无人机，结合机器学习算法下的植物识别软件，来发现这些违法种植。
对于外观相似度高的植物，借助机器学习算法，能实现准确的识别
此外，诸如植物识别软件，通过算法的加持，能通过手机在野外拍照，快速准确判断疑似花草，是否是罂粟等毒品，有助于帮助实现毒品的全民监管。
用技术参与涉毒案件，是责任也是义务
人工智能最强大的地方，还是在于强大的数据分析和分析能力，所以对于那些依附于网络渠道的毒品渠道，AI 已经在发挥着越来越大的作用。随着新技术的不断涌现，在阻断和打击毒品方面，对技术的利用也会越来越成熟。
但技术是中性的，在反毒品技术不断进步的同时，贩毒的手段也层出不穷，变得更科技化而且更加隐蔽。此外，毒品交易的诱惑性，也驱使着不少人滑入深坑。
网飞的神剧《毒枭》中有句台词：毒品就像暴风雨一样无法阻挡，但从来都不缺少在暴风雨中修篱笆的人。
愿技术的进步、司法的感召之下，我们能够拥有一个更洁净的生活。
超神经数据集
Stanford Sentiment Treebank 数据集
Stanford Sentiment Treebank 数据集是一个标准情感数据集，主要用于情感分类，其中每个句子分析树的每个节点，都有细粒度的情感注解。
该数据集由斯坦福大学 自然语言处理 组发布，句子和短语总有 239232 条。深度学习模型实际上建立了基于句子结构的整个句子的表示。它根据单词如何构成较长短语的含义来计算情绪。
Stanford Sentiment Treebank 数据集于 2013 年由斯坦福大学自然语言处理组在 EMNLP 发布论文时发布，相关论文为 Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank。
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