Analiza przestępczości za pomocą sztucznej inteligencji
Przestępczość to problem, z którym ludzkość zmaga się od wieków. Naukowcy nieustannie poszukują nowych metod, aby wyprzedzić przestępców, którzy często wydają się być o krok naprzód. Nowatorskie badania opublikowane w „International Journal of Knowledge-Based Development” wykorzystują dane emocjonalne oraz techniki uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL), aby zgłębić psychikę przestępców i próbować przewidywać ich działania.
Podstawowe cele badań nad przestępczością
A. Kalai Selvan i N. Sivakumaran z National Institute of Technology w Tiruchirappalli w Indiach skupili się na dwóch głównych celach: przewidywaniu przestępstw przy użyciu modeli ML opartych na danych emocjonalnych oraz identyfikacji przyszłych zagrożeń w miejscach częstych przestępstw za pomocą metod DL.
Efektywność wykrywania przestępstw
Analizując emocje wyrażane w głosie za pomocą algorytmów ML, zespół osiągnął imponującą skuteczność wykrywania przestępstw na poziomie 97,2%. Metody DL, a konkretnie stosowane technologie konwolucyjnych dwukierunkowych sieci LSTM (Long Short-Term Memory), umożliwiły im również wykrywanie najbardziej zagrożonych przestępstwami miejsc z dokładnością 95,64%.
Ważność danych emocjonalnych w detekcji
Badacze podkreślają, że emocjonalne stany wypowiedzi mogą być kluczowe dla detekcji emocji i przestępstw. Uwzględniając pochodzenie językowe, sygnały parajęzykowe oraz cechy osoby mówiącej, mogli skorelować zgromadzone dane emocjonalne z innymi czynnikami, takimi jak lokalizacja czy rodzaj przestępstwa.
Rzeczywistość i perspektywy AI w zwalczaniu przestępczości
Chociaż koncepcja wykorzystania AI w zwalczaniu przestępczości może wydawać się futurystyczna, szybki postęp w algorytmach wykrywających wzorce w danych pokazuje, że jest to coraz bardziej realna perspektywa. Naukowcy sugerują, że ich metody mogą być wykorzystywane nie tylko do monitorowania przestępczości, ale również do przewidywania przyszłych zdarzeń kryminalnych.
Potencjalne zastosowania w systemach reagowania kryzysowego
W przyszłości, podobne techniki ML mogłyby znaleźć zastosowanie w systemach reagowania kryzysowego. Analizując emocjonalną zawartość zgłoszeń, system mógłby rozróżniać prawdziwe nagłe wypadki od sytuacji nietypowych lub nawet fałszywych alarmów, co znacznie odciążyłoby służby ratunkowe. Badacze są przekonani, że osiągnięcie niemal idealnej skuteczności w wykrywaniu przestępstw jest tylko kwestią czasu.