心理测量？预知犯罪？AI可以减少京都之殇吗？

将心理测量的理论模型赋予人工智能（监督学习），发挥人工智能在数据获取、处理效率和准确性等方面的强大优势（语音识别、面孔识别、社交数据分析），得到的结果结合大数据进行最后的判定（数据驱动），两者相辅相成，共同搭建“犯罪预测”系统的根基。

在大数据的时代背景下，相信AI学会识别和预知犯罪行为，实现完全的“犯罪预测”也只是时间问题。

AI“先知”已经出现？现实生活中已有的“心理测量”和“犯罪预测”

课堂呵护系统，“心理测量”校园版

去年，《中国新闻周刊》刊登了某所高中数学课堂的监控视频截图。曾引发学生热议纷纷。

图源：《中国新闻周刊》

这是一个被称为“课堂呵护系统”的程序，这个程序能通过上课同学的面部表情和行为判断学生的上课状态。

何谓“课堂呵护系统”?

官方给出的解释是：利用大数据挖掘以及深度学习等技术手段，对教室安装的摄像头所采集的高清视频进行针对性的人像、行为识别和数据挖掘，将挖掘的数据从教育学、行为学、心理学等角度进行专业分析生成多方报告及时推送，为学校管理、教师教学、学生成长、家庭教育提供科学的数据支撑和决策依据。

这则新闻一出，引发众多网友感慨——“幸好我毕业的早”。

同时也有人提出，“根据面部判断学生状态，并划分为几个阶级”，这不就是《心理测量者》校园版吗？

“犯罪预测”，离我们并不遥远

如今提到“预测犯罪”，桂冠非警用科技界的PredPol公司莫属。虽然IBM、摩托罗拉等企业都涉足预防犯罪系统这个市场，但2012年才建立的PredPol已经覆盖了全美上百个地区的警局，在降低犯罪率上给出了很强势的数据反馈。

PredPol的业务并没有那么神秘。它的基本逻辑是根据过往犯罪率曲线，和不断变化的犯罪事件时间、地点等数据，通过一个大数据分析算法，来得出“哪个街区犯罪事件高发、哪条街道抢劫事件较多、哪个时间段城市比较危险”诸如此类的数据结论。从而指导警方调整巡逻路线和巡逻时间，把更多警力投入到犯罪率偏高的时间地点上去。

重点巡逻大家很早就已经在进行了，但以前重点巡逻靠的是个人经验，很难统筹协调整个警队。PredPol通过6年间不断扩大几十倍的使用率数据，说明它可以通过精确的大数据分析算法达到“犯罪预测”的效果。

此类方案已渐渐拓展到全球。比如之前日本神奈川县警方希望能为2020年东京奥运会建立一个预测性治安体系，向财政部门申请研究经费，欲结合大数据体系和AI分析能力来设定更严密的安全保护机制。

（编辑：西安站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!