簡直是科幻電影成真，人工智慧支援警局預測犯罪的故事。＃顫抖吧，愚蠢的人類罪犯

那些科幻片

《少數派報告》

相信很多人立刻想到了《少數派報告》裡面，阿湯哥在犯罪實施前率人衝進現場，制服罪犯的耍酷模樣。但是，那個不是人工智慧，那個甚至都不是科學。在《少數派報告》里，預測犯罪依靠的不是計算機，而是某種嗑藥獲得的超能力。（考慮到原作者的葯癮，這個設定沒毛病）

因此，人工智慧預防犯罪，從不嗑藥的角度來想，更像是另一部片子《疑犯追蹤》(Person Of Interest) 描述的樣子。 在那部片子裡面，城市被高度監控，計算機一直在收集信息，分析信息，指出可能發生犯罪的地方，當然後面還是一樣的，男主還是要衝上去耍酷一番的，順便制止犯罪。

《疑犯追蹤》

事實上呢？

事實上，世界上已經有一些國家和地區開始利用最新的「人工智慧」開展犯罪預防。

美國奧蘭多的 奧蘭治（Orange County）正在運用此項技術進行「預測性警力部署」項目。

警局運用稱為"Predpol"的智能軟體技術，實現了地區的巡邏熱點分析。 通俗來說，就是人工智慧會告你，哪裡可能有嚴重犯罪隱患，你們快點派警力或男主上去巡邏。考慮到警力資源是有限的，漫無目的的巡邏和僅僅靠人腦經驗的執法往往是及其低效的。「人工智慧」則給大家帶來一個最大化出警效率的好方法。

PredPol的演算法提供了犯罪地方和時間的預測，推測犯罪最可能發生的地方，並在「熱力地圖」上面標出來。

PredPol 會將城市劃分為一些小區域，每個小區域 為500英尺 X 500英尺，犯罪預測概率最高的區域會被紅色標出，提醒值班警員注意。

講真的，更像是在玩遊戲

PredPol使用的演算法是一種自我學習的「人工智慧」，它會在犯罪類型在時間和空間維度上觀察結果。

PredPol從每個部門的記錄管理系統(RMS)獲取一個提要來收集犯罪類型、位置和日期/時間。這一數據至少每天收集一次，並為我們的預測引擎提供反饋，該引擎每天運行一次，為不同的值班和任務創建預測。

我們最初處理數年的數據來制定犯罪模式的「背景」級別，並了解犯罪在整個城市的傳播過程。這是使用一種流行類型的地震預測當中的「餘震序列(ETAS)」模型完成的。

報道：幫助警員在合適的時間出現在合適的地方

隨著新型犯罪的出現，數據被映射到城市裡現存的模式中。根據對數據的初步分析所揭示的傳播模式，PredPol 預測何時何地與這些犯罪有關的類似罪行最有可能發生。每6個月，PredPol 將強制「重新學習」。這確保了系統也會學習到新的犯罪行為模式。

除了支援警局預防犯罪，美國印第安那的公路州警已經開始用此類技術預測「事故多發」的熱力地區了。

效果呢？

以下是官方的一些王婆式的宣傳，大家看看也就可以了。

洛杉磯警察局的Foothill分局從2013年1月到2014年1月的預測犯罪下降了20%，並且在2014年2月13日一整天實現沒有犯罪。頭4個月里，犯罪數量下降了13%，而其他地區的犯罪率則上升了0.4%。Foothill也因此成為了洛杉磯警局（LAPD）的犯罪率下降的領先者。

阿爾罕布拉市警察局（ Alhambra, CA Police Department）報告，自2013年1月部署以來，入室盜竊案下降了32%，車輛失竊率下降了20%。2014年5月，該市報告了歷史上犯罪率最低的一個月。

就像一個使用過PredPol警員說的，「很少有銀子彈（靈丹妙藥）」，但是最大化了出警效率倒是真的。

最後

除了美國的PredPol，義大利的KeyCrime也在從事犯罪預測和分析，隨著人工智慧，尤其是物體，人臉識別技術的發展，我們相信結合未來無處不在的攝像頭，犯罪預測將變得更加容易。

到時科幻電影里的情節就會真的發生在我們周圍了。所以，我們不能得出這樣的結論：做壞事要趁早，以後就沒機會了也說不定了。而是說，與其費盡心思的和人工智慧對抗做壞事，不如和我們一起有效率的行點善事吧！

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