Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

Система распознавания лиц вычислила преступника в 60-тысячной толпе

Оставить комментарий
Система распознавания лиц вычислила преступника в 60-тысячной толпе

ИИ помог арестовать китайца, который находился в розыске: система распознавания лиц обнаружила его в толпе из 60 тысяч человек на одном из поп-концертов и оповестила об этом полицию, пишет The Next Web.

Читать далее

Иллюстрация: South China Morning Post

Разыскиваемый за экономические преступления мужчина был весьма удивлён, когда его задержали представители власти. Он проехал около 100 км с семьёй и друзьями, чтобы посетить мероприятие, и был уверен, что никто не сможет узнать его в огромной толпе. Мужчина не учёл, что китайские власти активно внедряют системы распознавания лиц и видеонаблюдения на основе ИИ.

Принцип их работы достаточно прост: в любом общественном месте Китая, где есть камеры, компьютерная система отслеживает и идентифицирует людей в реальном времени. Правительство страны имеет неограниченные полномочия использования ИИ для сбора и обработки данных о деятельности населения.

В Китае машинный разум не просто обнаруживает опасных преступников, чтобы обеспечить безопасность улиц. Например, пешеход, который нарушил правила дорожного движения и попал в поле зрения камеры, получит уведомление о штрафе. Если он не оплатит его, это повлияет на его «социальный кредит»: в результате нарушителю могут ограничить доступ к общественному транспорту, аренде автомобилей, авиаперелётам, банковским кредитам и возможности делать крупные покупки — это лишь немногие из наказаний в арсенале правоохранителей.

Читайте также: Решают алгоритмы: в Китае официально ограничат возможности путешествий людям с низким «социальным рейтингом»

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
США запретили IT-компаниям с господдержкой строить заводы в Китае в течение 10 лет
США запретили IT-компаниям с господдержкой строить заводы в Китае в течение 10 лет
США запретили IT-компаниям с господдержкой строить заводы в Китае в течение 10 лет
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Китай потребовал от технокомпаний лучше трекать пользователей и бороться с фейками
Китай потребовал от технокомпаний лучше трекать пользователей и бороться с фейками
Китай потребовал от технокомпаний лучше трекать пользователей и бороться с фейками

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.