美国芝加哥大学的研究团队开发出了一种人工智能新算法,利用芝加哥2014年到2016年暴力犯罪和财产犯罪的公共数据来训练模型。该模型可以提前一周预测未来的犯罪活动,准确率约为90%。
研究人员指出,以前的犯罪预测工具忽略了城市复杂的社会环境,并且没有考虑犯罪与警察执法效果之间的关系。而新模型通过观察离散事件的时间和空间坐标,还将公路、火车站和公车路线等交通工具信息作为运算因子,来预测犯罪。此外,该模型还揭示出警察在执法过程中存在某些偏见。
我们的科技留言板“有意见”如下
@不倒翁:听说过针对气象的精准预报,比如将城市区域分解成许多个1公里×1公里的网格,实现两个小时内每个网格的天气预报,而这都需要对过去10年的海量雷达数据进行处理、训练和分析,预测还往往不那么准确。现在把一个城市划分为1000英尺(300米)的一个个区域,通过历史数据对人的行为进行分析,从而预测未来某个人将会实施某项犯罪行为,这不是一个科学的态度和方法。
@TomandJerry:表格蹲点已进化成了AI蹲点。涂子沛在《大数据》中就介绍了犯罪之都纽约的一个巡警杰克梅普尔通过地点标记和图表记录案发时间找到犯罪的规律,全城推广成功将地铁的犯罪率降低了27%,由此还诞生了计算统计学(CompStat)。如今表格分析已发展成为了AI,更加精准。这就是告诫人们想走捷径做劫匪也枉然。
@周一见:2002年美国电影《少数派报告》已经“预言”,随着科技发展,人类可以利用具有感知未来的超能力人——“先知”来预测并阻止犯罪。现在,AI充当了这一角色,但正如片名一样,90%的准确率,意味着”少数派“的存在,而那些即将犯罪的人又该怎样处理?AI预测犯罪的可行性,也许需要先考虑这些问题。
@锐角:作为一集不落看完五季《疑犯追踪》的人,对AI预测犯罪这个场景太熟悉了,现实版AI虽然还在萌芽阶段,但是潜力巨大。我想未来的警务模式也许是AI技术+公安系统数据+视频监控系统融合的大数据公安警务模式。
@独木舟:对信息的有效解读是个科技难题,AI如何实现读心术?犯罪行为是心理层面的问题,也是AI最难突破的情感分析能力。AI算法随着数据质量、网络覆盖、技术升级,其预测能力会大幅提升,但预测犯罪的可靠性还有待考究。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。