执法部门正在利用深度机器学习更快地获得重要情报

过去20年来，互联网的兴起在许多方面改善了我们的生活。在线技术使查找和购买产品，学习新技能，获取方向，预订酒店房间，发现新音乐变得更加容易 - 甚至在一个周末观看整个电视节目季并获得我们可能喜欢的其他节目的建议。

这也使犯下最令人发指的罪行变得更加容易。互联网和数字货币的匿名性使得向人口贩运的受害者分享，出售和交易从毒品到武器的非法材料成为可能。

2004年，国家失踪和受剥削儿童中心审查了大约450 000份儿童性虐待档案。到2018年，这个数字已经上升到4500多万。图像和视频中描述的儿童性虐待的大多数受害者年龄在8岁以下。

互联网和数字技术助长了儿童色情和易等犯罪的爆炸式增长，但技术也是一项强大的资产-索恩选择善用它。他们的工作利用技术作为识别受害者，加速受害者识别，威慑虐待者并破坏这些犯罪扩散的数字平台的重要工具。

像Thorn这样的组织和像Veritone这样的技术提供商正在构建解决方案，利用深度机器学习来打击犯罪，方法是将失踪儿童的照片与可能的性贩运受害者的广告相匹配，使用交通摄像头镜头来定位琥珀色或银色警报中涉及的车辆，并通过识别旁观者或安全图像中的关键时刻来调查大规模枪击事件。

机器如何学习如何帮助执法部门

深度机器学习意味着，计算机可以独立学习并根据新数据的暴露情况调整其理解，而不是被编程为执行特定任务。它接触到的数据越多，计算机就越能开始根据复杂的模式识别来识别和识别物体，直到它最终能够独立且高度准确地做出预测。

你可能通过在线证明你不是机器人来帮助这项学习努力。通过识别一系列图片中的所有停车标志，您帮助人工智能改进了识别什么是或不是停车标志的能力。

由于计算机可以使用数百万张标记图像进行训练，因此它们可以比人类更快地成功识别图像。可以对什么是或不是停车标志图片进行分类的算法或“神经网络”也可以进行训练以匹配其他类型的图像，例如汽车模型，车牌，武器或失踪人员。

机器的“看到”能力类似于条形码扫描仪“看到”统一条形码中的条纹的方式。但计算机视觉——识别图像，更重要的是对图像进行分类和排序的能力——使深度机器学习能够在警察工作中得到更广泛的应用。打击人口贩运，抑制儿童剥削以及使失踪儿童与家人团聚只是这些基于视力的服务中可以在执法中使用的少数用例。

深度机器学习如何帮助调查人员切入正题

根据全球管理咨询公司埃森哲（Accenture）的2018年技术愿景报告：

“今天很少有犯罪没有至少一些数字成分;例如，激进化的在线威胁，不雅图像的扩散以及使用社交媒体进行胁迫和组织混乱。这正在改变警方预防、侦查和解决犯罪活动所需的方式。

幸运的是，收集数据、存储数据以及构建自定义机器学习和深度学习模型从未如此简单或更具成本效益。将机器学习算法与英特尔至强可扩展处理器的计算能力相结合，使开发人员能够创建由机器学习提供支持的智能创新新产品，从而帮助执法机构打击和调查犯罪。随着相机和工具变得越来越容易获得，机器学习将在执法机构及其合作伙伴收集和分析数据的方式上带来无与伦比的创新。

挖掘数据以找到相关证据

手动挖掘堆积如山的数据以找到相关证据几乎是一项无法完成的任务。但技术公司Veritone已经找到了一种方法，可以成功地使用深度机器学习来帮助执法人员从堆积如山的数据中提取关键任务信息。

Veritone政府副总裁Tom Avery解释了数据的激增如何给执法部门带来挑战。

“身体摄像头视频的一个意想不到的后果是，现在突然之间，司法系统只是被所有这些几年前不存在的额外数据所锤击，”艾弗里说。“非结构化音频和视频数据的问题在于，如果你想检查它的相关性或事实证据，你必须坐下来观看它。如果你已经受到资源限制，你该如何处理呢？

Veritone 的 aiWARE 解决方案可以通过使用人工智能搜索存储的音频和视频中的对象、口语、徽标、人脸等，从而帮助解决这一挑战。Veritone的IDentify专门针对执法部门，它采用人工智能自动将已知罪犯和感兴趣的人记录与视频和照片证据进行比较，使机构能够快速识别潜在的嫌疑人以进行进一步调查。

“我们可以对执法部门产生的最大影响之一实际上是使数据可搜索，”艾弗里说。“你可以使用一套工具对它采取行动，而不是观察它，就像你使用搜索引擎来获取你正在寻找答案的数据一样。

例如，他解释说，如果你发生了一起枪击事件，你知道其中一名警官在喊“枪”，你可以搜索“枪”这个词，它会把你带到视频中的那个点。

“你可以在多个视频集中为该特定事件的所有视频执行此操作，”Avery说。“使用人工智能工具（如aiWare）对数据进行分类是一种力量倍增器，可以帮助执法人员更快地解决问题。

数据拯救

能够快速获得正确的信息对执法部门来说始终很重要 - 特别是在涉及儿童，阿尔茨海默氏症患者或其他可能处于危险之中的弱势群体的失踪人员案件中。

索恩是一个非营利组织，致力于开发技术来保护儿童免受性虐待。他们与科技公司、执法部门、政府机构和其他非营利组织合作，扭转人贩子的局面，并从互联网上消除儿童性虐待材料。索恩的人口贩运调查工具Spotlight利用深度学习和人工智能来提升可能的性剥削儿童受害者，以便执法。Spotlight 缩小了执法部门的搜索范围，使他们能够更快地获得见解并根据相关信息采取行动。

“有了技术，我们拥有的一大优势是能够在更短的时间内筛选出许多不同的信息，”索恩的产品管理总监Kristin Boorse说。“你可以汇总信息，然后寻找主题、趋势和模式，以便能够确定谁是最脆弱的，并将他们与资源联系起来。

在索恩工具的帮助下，执法部门和调查人员已经能够识别出近10，000名儿童性贩运受害者。

虽然深度学习永远无法取代人类的智能，但它可以极大地帮助减轻执法部门手动审查数千张图像或数小时镜头以找到可能的匹配项或精确时刻的负担。多亏了像Veritone和Thorn这样的组织，执法官员正在采取行动反对互联网的邪恶元素，并将技术作为一股行善的力量。