用深度學習推斷犯罪分子？AI技術應用領域都有哪些？

人工智慧和機器學習的快速發展使人類進入了一個新時代。 在實踐層面上， 機器學習技術將越來越多地成為我們生活的一部分，

像許多強大的工具一樣， 它們可以而且常常用於良好的應用——包括基於資料更快更公平地做出判斷。 但是機器學習也可能被誤用， 將人類帶入到偽科學的偏見中。

上個月（4月27日）， 史蒂芬·霍金在在GMIC（全球移動互聯網大會） 以視頻的形式進行了關於人工智慧發展的演講。 他提到“我們無法知道我們將無限地得到人工智慧的幫助， 還是被藐視並被邊緣化， 或者很可能被它毀滅。 的確， 我們擔心聰明的機器將能夠代替人類正在從事的工作， 並迅速地消滅數以百萬計的工作崗位。 ”而不久前， 又有上海交通大學的兩位研究者發佈了一項題為“利用臉部照片自動推斷犯罪性”的研究， 利用基於有監督的機器學習的方法，

根據人的臉部特徵預測一個人是否有犯罪傾向， “準確率接近90%”。 該研究在國內外引起了廣泛的爭議。 近日， 穀歌的幾名研究員撰文兩萬字對這一研究進行了批駁。 如何確保AI技術朝著有利於人類發展的方向發展成為了更加重要的問題， 那麼現今為止國內對AI技術的應用主要在哪些領域呢？

目前階段， 人工智慧還不是一個完全通用化的產品， 更加適合做專業級市場， 針對不同行業和場景， 人工智慧的產品差異也非常大， 所以除了做好產品性能， 定制化服務更加關鍵。 現在人工智慧在國內應用的比較好的領域主要有這幾個：人臉識別、金融、安防。

國內人臉識別技術比較成熟的代表公司有北京曠視科技（Face++）， 專注於機器視覺和人工智慧，

其人臉識別服務包括人臉檢測、人臉比對、人臉搜索、人臉關鍵點和人臉屬性， 阿裡巴巴的人臉支付採用的也是Face++的人臉識別服務。 而國產人臉識別在實際應用中在國際上也是有一定的優勢的， 例如在某省廳測試中， 國內人臉識別技術在命中率上以10倍優勢戰勝了兩家分別來自日本、德國著名廠商的技術。

而在金融、安防領域人工智慧技術比較成熟的代表公司有雲從科技， 也是《2017年“互聯網+”重大工程擬支援專案名單》中的其中一家AI公司， 有上海、成都、重慶三個研發中心， 美國UIUC和矽谷兩個前沿實驗室， 及中科院、上海交大兩個聯合實驗室組成三級研發架構， 主攻安防和銀行兩個領域， 除了核心技術的研發，

重點發展重模式和售服團隊。

另外， 國內人工智慧的場景應用除了人臉識別服務和金融安防服務， 還有在消費級視頻上的應用服務， 比如國內一家領先的消費級視頻識別＋多維互動技術提供方Video++， 正在研發一款Video AI產品， 希望基於人工智慧辨識技術， 在影視劇中挖掘最具商業價值的視頻資訊， 通過建立品牌廣告、視頻內容、使用者情感之間的關聯性進而優化廣告投放邏輯， 大大提升品牌產品的使用場景聯想， 提升品牌好感度與用戶記憶。

因為科技的應用擁有著無限的想像力， 所以也變得無比的迷人， 但是在人們馬不停蹄地去進一步發展人工智慧技術的同時， 更重要的事情是關注如何提高人工智慧的社會效益，

避免有意或無意產生的“科學偏見”對社會的傷害。