Kaspersky
2018-10-10
大數據＋深度學習＋AI 辨識：如何協助提升城市安全性！硬件運算能力提升讓科技普及
經過多年來的研究及改進，現時硬件運算能力已經愈來愈高，因而令到大數據分析的成本愈來愈相宜。而 AI 及深度學習，皆需要高速的硬件運算能力，並從大數據分析之中作統計及學習才可，這解釋了為甚麼已出現多年的深度學習及 AI到現在才普及。
而隨著 AI 的普及，現時多國政府已採用上 AI 協助進行不同的工作，在安全性層面，則最多被應用在智能城市之中的安防工作上。今次由一位曾參觀深圳一家專門替軍隊進行軍工開發的工廠的朋友說一下這方面的趨勢，港人較為熟悉的海關自助過關系統，其背後的演算法便是這工廠開發。
國內將 AI 應用於執法
現時如果涉及到一些案件，例如打架或爭執等事宜，公安為了進行搜證，在趕到現場處理案件時，都會採用手提式的人臉識別移動執法系統，而有關系統將會面對著與案件相關人士的臉，然後實時進行人臉辨識，從中公安便可得知該名人士的資料以及是否有被加入黑名單等。
3D 人臉辨識取代傳統門鎖
現時很多新建成的住宅都會採用指紋門鎖，但其實指紋亦可輕易複製，因此這類型的門鎖亦需配合鎖匙使用，但是在大數據及深度學習的普及下，現時最新式的門鎖已可採用人臉識別的方式作解鎖之用。
可能你會認為，人臉識別只需使用一張相片便可破解，但其實現時的人臉識別已採用了雙鏡頭紅外線辨識技術，有關技術主要使用雙鏡頭捕捉人臉的立體，並識別人臉深度，從而建立深度圖，這種方式便可解決使用圖片破解系統的方法。
深度神經元學習汽車類型及車牌識別
最後一種常用於智能城市的識別技術，便是深度神經元學習系統，主要的應用範圍是作為識別汽車類型以及車牌之用。現時大家如果有在中國駕駛的話，便會知道她們所有停車場或收費亭等，當車輛到達時已能自動識別車牌等資料，這種技術雖然香港的停車場亦能做到，然而香港卻未能做到汽車類型的識別技術！通過採用汽車識別技術，現時中國的公路勒索案件已大大降低 8 成以上，事關公路的天眼數量十分之多，只要有任何犯法事情發生，有關當局都會即時得知。
總結
未來 AI 以及深度學習將會愈來愈普及，相信只需幾年時間便會取代部份傳統的工作，因此人類是時候想想，當人工智能普及後，自身應站在甚麼位置，負責甚麼難以被取代的工作，而 AI 又將帶來甚麼保安風險？也是一個值得探討的範疇。