Nástroj umělé inteligence je schopen předpovědět trestnou činnost na základě učení se časovým a geografickým vzorcům. Ty vyhodnotí na základě násilných a majetkových trestných činů. Odborníci na data z Chicagské univerzity vycvičili počítačový model z veřejných dat osmi velkých amerických měst.

Umělá inteligence a predikce zločinu

Ukázalo se však, že i tento model má své nedostatky. Nezohledňuje systémové předsudky v policejním posuuzování, ani jeho vztah ke kriminalitě a společnosti. Ten občas bývá více než složitý. Již v minulosti se ukázala jakási předpojatost vůči skupinám či rasám. Ta by se z velké části mohla zopakovat i v tomto případě.

Výzkumníci však tvrdí, že jejich model by měl především sloužit k informování o současných policejních strategiích. Ty by následně mohly vyrovnat nepoměr policejní práce. Socioekonomicky znevýhodněným oblastem by se tak mohlo dostat více policejní pozornosti, než tomu bylo doposud. Poměr mezi chudými a bohatými čtvrtěmi by se vyrovnal.

Počítačový model byl vycvičen na základě historických údajů. Ty poskytly trestné činy velkých amerických měst v časovém horizontu dvou let. Od roku 2014 do konce roku 2016.

90% úspěšnost týden předem

Model tak umí odhadnout případnou úroveň kriminality. Tu posuzuje na základě trestných činů jako jsou vražda, napadení a ublížení na zdraví či majetkové trestné činy. Včetně vloupání, krádeže a krádeže motorových vozidel.

Pro více informací se podívejte na toto video:

Zdroj: Youtube

Model rovněž zohledňuje časové a prostorové souřadnice jednotlivých trestných činů. Zjišťuje z nich vzorce, které umožňují předvídat budoucí události. Rozděluje město na prostorové části o průměru zhruba 300 metrů. V nich pak předpovídá případnou kriminalitu. Na oblasti se tak díky němu přestalo pohlížet jako na "ohniska" kriminality, která se šíří do okolních oblastí.

Spoluautor studie Dr. James Evans řekl:

"Prostorové modely ignorují přirozenou typologii města. Dopravní sítě respektují ulice, chodníky, vlakové a autobusové linky. Komunikační sítě naopak respektují oblasti s podobným socioekonomickým zázemím."

Nejnovější model umělé inteligence umožňuje odhalit spojení mezi nimi.

"Ukazujeme význam objevování vzorců specifických pro město při předpovídání nahlášené trestné činnosti. To vytváří nový pohled na městské čtvrti, umožňuje nám klást nové otázky a nově vyhodnocovat policejní opatření," dodává Evans.

Podle výsledků zveřejněných v časopise Nature Human Behaviour si model vedl srovnatelně dobře ve všech osmi amerických městech. Právě ta přispěla k jeho vytvoření.

Jednalo se o Atlantu, Austin, Detroit, Los Angeles, Filadelfii, Portland, San Francisco a Chicago.

Zdroje:

www.businessinsider.com

mgsnetwork.net

technewstube.com