Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
AI | Нейросети

Нейросети боряться с преступностью. Правда ли это?

На первый взгляд кажется, что нейросети - это чудо технология. Пара алгоритмов и преступность идет на спад. Серьезные города США, как Лос-Анджелес и Чикаго, уже внедряют подобные решения. Но давайте разберемся, как это работает на практике и стоит ли связываться с предсказаниями нейросетей. Данные об инцидентах поступают в реальном времени, обучаются на огромных объемах статистики. Так появляется модель, например PredPol, которая определяет, когда и где может случится каража или грабеж. Проблема в том, что для работы нужны большие деньги и ресурсы, каждый час нейронка анализирует и обрабатывает сотни гигабайтов данных, а городу нужно платить постоянно. Окупится ли это? Рассмотрим на примере модели PredPol как работает "прогнозирование": 1. Период обработки данных: нейронка обновляет свой анализ каждые 10 минут, собирая данные за последние 30 дней. 2. Кол-во предсказаний: в день около 1000 "точек риска" по городу. 3. Точность предсказаний: от 30 до 70% в зависимости от типа района. А т
Оглавление

Так ли это просто?

На первый взгляд кажется, что нейросети - это чудо технология. Пара алгоритмов и преступность идет на спад. Серьезные города США, как Лос-Анджелес и Чикаго, уже внедряют подобные решения. Но давайте разберемся, как это работает на практике и стоит ли связываться с предсказаниями нейросетей.

Сколько стоит предсказать преступление?

Данные об инцидентах поступают в реальном времени, обучаются на огромных объемах статистики. Так появляется модель, например PredPol, которая определяет, когда и где может случится каража или грабеж. Проблема в том, что для работы нужны большие деньги и ресурсы, каждый час нейронка анализирует и обрабатывает сотни гигабайтов данных, а городу нужно платить постоянно. Окупится ли это?

Каждый прогноз - на вес золота

Рассмотрим на примере модели PredPol как работает "прогнозирование":

1. Период обработки данных: нейронка обновляет свой анализ каждые 10 минут, собирая данные за последние 30 дней.

2. Кол-во предсказаний: в день около 1000 "точек риска" по городу.

3. Точность предсказаний: от 30 до 70% в зависимости от типа района.

А теперь представьте в день - 1000 прогнозов, из которых 300-700 имеют шанс сбыться. Цена ошибки высокая - ресурсы на "пустые" патрули и лишние бюджеты.

Сложные случаи: криминальная „география“

Нейросеть знает где происходят преступления. Но не знает почему. Причины преступлений могут быть разными, а это не так просто загнать в алгоритм. Например в районном секторе в Лос-Анджелесе система ошибалась в 45% случаев, направляя патруль не туда. Парадоксально? Да.

А что же делают другие страны?

В России прогнозирование преступлений тоже на повестке дня. МВД работает с проектами типа "Клон" для выявления "опасных" зон. Но загвоздка в том, что данные не всегда достоверны и это приводит к опять же ложным выездам и патрулям. И снова вопрос — стоит ли игра свеч?

Подведем итоги

На бумаге выглядит все отлично: нейросеть обещает превратить улицы в безопасные оазисы. Но реальность показывает, что до идеальной системы еще далеко. Технология способна помочь, но не заменит опытных полицейских. А главный вопрос на которого пока еще нет ответа, будет ли нейросеть надежным помощником или останется модной игрушкой, что вы думаете по этому поводу?