現(xiàn)在回想，早在大數(shù)據(jù)概念呼之欲出之時(shí)，“大數(shù)據(jù)時(shí)代人類犯罪率是否會(huì)降低”的探討便不停涌現(xiàn)。
其實(shí)早在這一波智能技術(shù)滲透進(jìn)人類生活之前，人類整體犯罪率就已經(jīng)在持續(xù)下降。數(shù)據(jù)顯示：19世紀(jì)全球最大城市倫敦的謀殺率是萬(wàn)分之幾;20世紀(jì)全球最大城市紐約的謀殺率是十萬(wàn)分之幾，謀殺率在一百年里下降十倍以上;過(guò)去二十多年美國(guó)人口增加20%，同期暴力犯罪率卻下降了30%;再好比，比來(lái)有人在國(guó)外問(wèn)答社區(qū)Quora上發(fā)問(wèn)“為什么這么多人喜歡中國(guó)”，其中一個(gè)引起共鳴的答案就是“安適”。
不過(guò)，就比如“飛機(jī)比汽車更安適”有悖于直覺一樣，很多人并不相信犯罪率下降的事實(shí)。舉個(gè)例子，從2002年開始，每年都有60-70%的受訪者認(rèn)為犯罪率比前一年有所增加，于是不少政客也就順勢(shì)充當(dāng)了“末日販子”角色，當(dāng)特朗普大肆宣揚(yáng)“美國(guó)治安糟透了”時(shí)，選民自然感同身受。
但本相是，技術(shù)確實(shí)正在降低犯罪率。
技術(shù)進(jìn)步，致使犯罪率下降
就在此刻，大數(shù)據(jù)正在讓公安部門有效配置警力資源，減少各類犯罪案件發(fā)生。
數(shù)月前，在中央政法委組織的“政法干部學(xué)習(xí)講座”講座上，馬化騰就“現(xiàn)代科技發(fā)展帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)”作了演講，其中一章就是“科技創(chuàng)新破解社會(huì)難題”，馬化騰用騰訊產(chǎn)品舉例：“騰訊LBS應(yīng)用目前已覆蓋24個(gè)城市，辦事100余次大型安保活動(dòng)，覆蓋活動(dòng)人數(shù)5000萬(wàn)人次。利用人臉識(shí)別技術(shù)，提高涉恐識(shí)別、預(yù)警能力，也應(yīng)用于尋找逃犯、嫌疑人快速查詢等?！?/p>
而大數(shù)據(jù)在垂直領(lǐng)域的深耕更多不是來(lái)自巨頭。國(guó)內(nèi)這邊，曾被比爾蓋茨拜訪的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商海云數(shù)據(jù)就開發(fā)了大數(shù)據(jù)可視指揮決策平臺(tái)智警，這一系統(tǒng)已經(jīng)可以做到將卡口視頻，警力分布，警車GPS等相關(guān)數(shù)據(jù)放到空間和地理維度分析。按照視覺結(jié)果分析，公共安適辦理者能有效安排警力，建立快速反應(yīng)安適控制機(jī)制。
這很容易令人想到《速度與激情》中“天眼”系統(tǒng)：“天眼”能整合這個(gè)世界上一切數(shù)據(jù)采集，調(diào)用任意角落的攝像頭與音頻系統(tǒng)，再用人臉識(shí)別等技術(shù)，令所尋之人或物無(wú)處遁形——這種上帝視角頗為迷人，以至于有十余部電影都將“天眼”視作是未來(lái)的一部分。
這并不難理解，每個(gè)人都想活在一個(gè)更安適的世界。就像在熟人構(gòu)成的村落中，人們可以靠本能迅速識(shí)別“危險(xiǎn)的異己者”，現(xiàn)代人也期盼在陌生人集聚的城市，通過(guò)技術(shù)撲滅藏于暗處的犯罪火花——欣喜的是，如開篇所言，這種情況正在發(fā)生，只是多數(shù)人并未意識(shí)到。
犯罪率下降的事實(shí)，的確與直覺不符，終究新聞和社交媒體里的世界危機(jī)四伏，暴力事件頻發(fā)——然而，這在很大程度上是因?yàn)辂溈吮R漢“地球村”的比方已經(jīng)成真，此時(shí)此刻，豈論在倫敦，巴黎，東京還是首爾，任何一樁“大案”都會(huì)在瞬間傳遍整個(gè)世界，并被幾乎所有主流媒體大肆報(bào)道，而當(dāng)“槍殺”“爆炸”“搶劫”等負(fù)面字眼進(jìn)入讀者大腦，第一也是最重要的過(guò)濾器就是杏仁核，它總處于高度戒備狀態(tài)，找尋任何可能威脅保留的東西，媒體最喜歡爭(zhēng)奪的就是杏仁核的注意，這也是為什么“壞消息”總比“好消息”更容易傳播的原因。
真正值得關(guān)心的是：究竟是哪些原因致使犯罪率下降。比來(lái)在我聽到了一種令人信服的解釋：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)就業(yè)，以及娛樂(lè)業(yè)高度發(fā)達(dá)的常規(guī)性解釋之外，人類犯罪率整體下降最根本的原因，是技術(shù)進(jìn)步提升了犯罪成本。
舉個(gè)例子，上世紀(jì)八十年代，紐約犯罪問(wèn)題非常嚴(yán)重，但到了九十年代，紐約犯罪率突然一路走低，甚至低于美國(guó)平均犯罪率——理由是，人類這個(gè)時(shí)候發(fā)明了網(wǎng)絡(luò)攝像頭，紐約率先開始大規(guī)模安置攝像頭，這大幅提高了破案率，也讓犯罪率得以下降。
而幾乎可以必定，從現(xiàn)在到未來(lái)，從政府到家庭，攝像頭將無(wú)所不在，全天候的無(wú)死角監(jiān)控將成為常態(tài)，加之人臉識(shí)別技術(shù)的成熟，犯罪成本和破案率都會(huì)增高。
事實(shí)上，若你見過(guò)公安系統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備，就會(huì)驚嘆于公安系統(tǒng)視頻信息量的龐大，它們已在安適態(tài)勢(shì)和案情分析中發(fā)揮了巨大作用。但問(wèn)題是，與“天眼”系統(tǒng)的多維偵測(cè)差別，如今這些視頻信息更多以“默片”方式存在，現(xiàn)有技術(shù)不成能采集到音頻信息(人物活動(dòng)地點(diǎn)離攝像頭都有必然距離)，這種情況下，通過(guò)判斷嘴型疊加“音頻”信息——即唇語(yǔ)識(shí)別就變得非常重要。
機(jī)器讀唇術(shù)
作為一項(xiàng)集機(jī)器視覺與自然語(yǔ)言處理于一體的復(fù)合型技術(shù)，唇語(yǔ)識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)機(jī)器視覺從圖像中連續(xù)識(shí)別出人臉，提取口型的連續(xù)變革特征，隨即將連續(xù)變革的特征輸入到識(shí)別模型中，識(shí)別出講話人口型對(duì)應(yīng)的發(fā)音，計(jì)算出可能性最大的表達(dá)語(yǔ)句。
