الدراسة قيد التحميل....

الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالسرقة قبل وقوعها

الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالسرقة قبل وقوعها

أحمد نحاسأحمد نحاسديسمبر 28, 20181min110
أحمد نحاسأحمد نحاسديسمبر 28, 20181min110

ابتكر مطورون أمريكيون خوارزمية تتنبأ بالمكان الذي سينفذ فيه اللص التسلسي سرقته التالية، ويعمل البرنامج بشكل أكثر فعالية إذا كانت مساحة التوقع هي مدينة صغيرة.

ويقوم الكمبيوتر (الذكاء الاصطناعي) بالأخذ في الاعتبار اهتمامات وتفضيلات اللص، ومن ثم يحدد مكان السرقة الثانية، وفقا لموقع “arXiv“.

ويشار إلى أنه في العام الماضي، بدأت الشرطة البريطانية باستخدام برنامج يسمح بتحديد المكان المتوقع لوقوع الجريمة التالية. تتمثل إحدى السمات الرئيسية للخوارزمية في أنها تستخدم بيانات الوقت ونوع ومسرح الجريمة، فضلاً عن مسرح الجريمة بشكل عام، وبعدها يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد المناطق المتوقعة لوقوع جريمة أخرى.

ومع ذلك، في حين أن التكنولوجيا مناسبة تمامًا لتحديد موقع الجريمة التالية (وفقًا لما أوردته صحيفة الإندبندنت، فإن جهاز الكمبيوتر قادر على التنبؤ بنسبة احتمالية حدوث الجريمة في منطقة ما أكثر بعشر مرات من الدوريات العشوائية للشرطة). فإن مثل هذه التقنية لا تميز بين المجرمين بحد عينهم، وغير مناسبة مع الجرائم التسلسلية.

بينما يقوم النموذج الجديد، الذي طوره يوني لي، وتونغ وانغ، من جامعة لوا، بحل هذه المشكلة. حيث تتكون خوارزميتهم، التي أطلقوا عليها اسم “Next Hit Predictor”، من عنصرين رئيسيين. الأول يأخذ في الاعتبار ما يسمى بخلفية الخطر (background risk) والذي يتم تمثيله كمتوسط ​​معدل الجريمة في المنطقة على مدى فترة طويلة من الزمن، والعنصر الثاني هو الخطر المحفز (triggered risk)، والذي يرتبط بماضي مجرم معين، وبشكل معمق أكثر، هو عبارة عن الأماكن المفضلة له.

ووفقًا لنظرية جانيت وارين الإجرامية، يميل الجاني إلى اختيار موقف مشابه، كما يبدو مألوفًا له. هذا ما يسمح للعلماء بتحديد الأنماط الكامنة في اللص.

ولبحثهم العلمي، جمع الباحثون بيانات عن 4900 حالة سرقة حدثت في كامبريدج بين عامي 1997 و 2006. ومن بين هذه الحالات، كانت 682 حالة مرتبطة بجرائم متسلسلة.

واستخدم الباحثون المعلومات التي حصلوا عليها لتدريب الخوارزمية تاركين الجريمة الأخيرة في كل سلسلة للتحقق من النتيجة التي سوف يعطيها الذكاء الاصطناعي.

وأثناء اختبار الخوارزمية، أنشأ البرنامج خريطة تشير بألوان مختلفة وفقًا لمستوى الخطر (من منخفض إلى مرتفع). ومع مقارنة نتائج هذه الخوارزمية مع أخريات أكثر بساطة، أظهرت نتائج جيدة على خرائط مختلفة.

والجدير بالذكر، أن المطورين لم يقدموا معلومات دقيقة حول كفاءة الخوارزمية، لذلك لا يمكن تقييم دقة التنبؤ. ووفقا لهم، فإن التنبؤ الأفضل حدث عندما كانت مساحة الجريمة لا تتعدى مساحة مدينة صغيرة.

ومع تطور الذكاء الاصطناعي، أصبحت أجهزة الكمبيوتر تستخدم بشكل متزايد من قبل السلطات لمكافحة الجرائم. ويشار إلى أن العاصمة الروسية تقوم باستخدام نظام التعرف على الوجوه في محطات المترو، حيث تم إلقاء القبض على أكثر من 42 مجرما بمساعدته.

كما تقوم الصين أيضا باستخدام نظاما مشابها، حيث يمتلك بعض رجال الشرطة نظارات ذكية تمتلك خوارزميات تتحق من الوجوه لإلقاء القبض على المجرمين.

أحمد نحاس

أحمد نحاس

مهندس مدني وصحفي في وكالة الأنباء "سبوتنيك"، وأعمل ككاتب في أكاديمية "أدميتاد" العربية. مهتم بالتكنولوجيا الحديثة والعلوم والتسويق الإلكتروني.



عن دراسة

مبادرة شبابية لإثراء المحتوى العلمي العربي وتهتم بكل ما هو جديد في المجال العلمي، ونقدم لقرائها آخر الدراسات والأبحاث العلمية لتزيد من وعيهم على أسس علمية. 


اتصل بنا



كن على اطلاع


الأقسام