والتوقعات: زيادة السرقات في المناطق التجارية

تمكن نظام كمبيوتر من التنبؤ مسبقًا وبدقة كبيرة بمعدلات الجريمة في مدينتين أمريكيتين

أوريل بريزون

الرابط المباشر لهذه الصفحة: https://www.hayadan.org.il/simpesha.html

سيسمح النظام المحوسب الذي تم تطويره في الولايات المتحدة للشرطة بالتنبؤ مقدما بالجرائم التي سيتم ارتكابها في المناطق الحضرية وتخصيص الموارد لهذه المناطق في وقت مبكر. وقد تم تطوير النظام من قبل مجموعة من العلماء من جامعة كارنيجي ميلون في ولاية بنسلفانيا بواسطة البروفيسور ويلفن جور، ويتنبأ بالنشاط في مراكز الجريمة الحضرية بناءً على التحليل. وقد تم تحليل أنماط الأحداث من الماضي بواسطة النظام في اختبار حديث قاعدة بيانات كبيرة للجرائم، تحتوي على سجلات لنحو ست سنوات من نشاط الشرطة، أظهر النظام قدرة تنبؤية مذهلة وأعلن فريق البحث أنه يمكن أن يصبح جاهزًا للعمل في غضون عام.

إذا ثبت أن النظام يتنبأ بدقة باتجاهات الجريمة حتى في الظروف الميدانية الحقيقية، فإن قوات الشرطة التي تشتريه ستكون قادرة على التنبؤ مسبقًا بمكان وبأي شدة ستضرب الجريمة في المناطق الحضرية. وهذا مشابه، إلى حد ما، للتنبؤات الجوية التي تجعل من الممكن التنبؤ بالعواصف الممطرة مقدمًا والاستعداد لها.

وللقيام بالتنبؤات، يستخدم النظام تقنيات إحصائية متقدمة وشبكات عصبية. تم استخدام الخرائط التي تشير إلى المناطق وفقًا لتكرار حوادث الجريمة لفترة طويلة، ولكن في الآونة الأخيرة فقط بدأ الباحثون في استخدام قواعد البيانات الكبيرة المتراكمة حول حوادث الجريمة لتطوير أدوات للتنبؤ بأحداث الجريمة المستقبلية بشكل أكثر دقة.
في قاعدة البيانات التي يستخدمها فريق الباحثين، تم تخزين عناصر المعلومات حول ما يقرب من 6 ملايين حادثة جريمة وقعت في السنوات الأخيرة في مدينتين أمريكيتين: بيتسبرغ في ولاية بنسلفانيا وروتشستر في ولاية نيويورك، وقد سمحت الكمية الكبيرة من المعلومات المتراكمة الباحثون لاستخدام أساليب التنبؤ الحاسوبية التي لم يتم تجربتها من قبل.

استخدم العلماء تقنية من خطوتين لتحليل البيانات. في المرحلة الأولى، قاموا بإجراء تحليل إحصائي للبيانات بهدف الكشف عن قوانين السلوك الأساسية التي تميز الجريمة الحضرية وصياغتها بطريقة تسمح بالتنبؤ بالمستقبل. بحث فريق البحث عن البيانات ذات الأهمية العالية في عملية التنبؤ (المؤشرات) والقوانين التي تصف بشكل جيد تغيرات الاتجاه الملحوظة في البيانات. يمكن إعطاء مؤشر
الفردية، مثل متوسط ​​الوقت بين حادثتي جريمة، والقانون يمكن أن يكون، على سبيل المثال، وصفًا للعلاقة بين نوعين مختلفين من الجرائم. وأثناء التحليل، اتضح للباحثين أن جزءًا كبيرًا من المعلومات التي جمعوها تصف بشكل أساسي، بشكل كمي، المعرفة التي يتراكمها ضباط الشرطة بشكل طبيعي خلال سنوات عملهم.

تم تسجيل "قوانين ميدان" الجريمة الحضرية، المعروفة لكل ضابط شرطة ذي خبرة، لأول مرة بطريقة منظمة ومنهجية. وهكذا، على سبيل المثال، تم قياس اتجاه الزيادة في سرقة المتاجر قبل موسم عيد الميلاد وتم تحديد العلاقة بين عدد حالات التخريب في منطقة معينة واتجاه الزيادة في الجرائم الأكثر خطورة في تلك المنطقة. وقام الباحثون بإعداد قائمة طويلة من القوانين والمؤشرات التي تم تحديدها على أنها ذات قدرة تنبؤية وقاموا بتنفيذها في النظام.

وفي الخطوة الثانية، أضاف الباحثون طبقة معالجة تحتوي على شبكة عصبية إلى النظام. الشبكات العصبية هي أنظمة حسابية تشبه إلى حد ما دماغ الحيوان. وهي تحاكي عمل مجموعات كبيرة من الخلايا العصبية من خلال بناء العديد من الاتصالات بين الخلايا الافتراضية في ذاكرة الكمبيوتر، وتكون قادرة على تغيير قوة هذه الاتصالات حسب الحاجة. يسمح استخدام الشبكات العصبية لأنظمة الكمبيوتر بالتعامل مع مشكلات التعرف على الأنماط التي تكون صعبة بشكل خاص على أجهزة الكمبيوتر. ومن خلال استخدام الشبكة العصبية، أعطى الباحثون النظام القدرة على تحديد أنماط السلوك الدقيقة والاتجاهات الصغيرة ولكن المهمة التي لم يتم الكشف عنها عن طريق التحليل الإحصائي.

تعتبر الآلية الإحصائية والشبكة العصبية من العوامل التكميلية في عمل التنبؤ. في حين أن القواعد التي توجه التحليل الإحصائي ثابتة ومفهومة وتحتوي على المعرفة التي تم إدخالها إلى النظام بطريقة خاضعة للرقابة، فإن الشبكة العصبية تعمل بطريقة مختلفة. فهو يتكيف مع البيانات ويدمج مجموعة من المعرفة التي لم يتم تحديدها مسبقًا ولكنها تنبثق من البيانات نفسها. الطريقة التي تعمل بها الشبكات العصبية المحوسبة تشبه إلى حد ما الطريقة التي تتعلم بها الحيوانات من التجربة. النجاح في التنبؤ يقوي مسار عمل ويضعف آخر. ليس من الواضح دائمًا ما هو القانون الكامن وراء القدرة التنبؤية المحسنة، ولكن عندما يتم تسجيل النجاح في التنبؤ، يتم تعزيز العلاقات الداخلية المختلفة ويتم إنشاء القانون في النظام. من خلال مزيج من الطبقة الإحصائية المضمنة والتحليل الديناميكي للشبكة العصبية، تمكن النظام من إجراء تنبؤات أكثر دقة من ذي قبل وإظهار القدرة على العمل كأداة تشغيلية في ظل ظروف حقيقية.

وفي فحص استند إلى المعلومات المتراكمة على مدى 72 شهرا حول بيانات الجريمة في بيتسبرغ وروتشستر، توقع النظام معدلات الجريمة بمتوسط ​​انحراف قدره 20-10% فقط، وفي مناطق حضرية صغيرة جدًا، تصل إلى ثلاثة كيلومترات مربعة وفي الحالات التي حدث فيها تغير مفاجئ في المؤشرات المركزية انخفضت نسبة دقة التنبؤ، لكنها في كل الأحوال ظلت أعلى من 50% إذا أمكن التنبؤ بالطقس في مثل هذه المنطقة صغيرة وعلى هذا المستوى من الدقة، كانت قدرة تنبؤية مثيرة للإعجاب.
وبعد الانتهاء من الاختبارات، سيكون من الممكن توزيع النظام على مراكز الشرطة حول العالم. ووفقا لفريق الباحثين، لا يلزم معرفة مسبقة لتشغيله وسيكون استخدامه ممكنا فور التثبيت. وفي المناقشات التي أجريت حول كيفية تشغيل النظام، ظهر السؤال المثير للاهتمام: هل يستحق نشر بيانات معينة حول توقعات الجريمة لعامة الناس، تمامًا كما يتم نشر توقعات الطقس. إن نشر البيانات سيضر بلا شك بدقة التنبؤ، لأنه سيوفر معلومات للمجرمين حول إعداد الشرطة. ومن ناحية أخرى، سيكون من الممكن الاستفادة بذكاء من الإعلانات للتأثير عمداً على اتجاهات الجريمة، في نوع من الحرب النفسية. ويقدر الباحثون أن القرار الذي سيتم اتخاذه هو تجنب نشر بيانات توقعات الجريمة حتى في المدن التي سيتم تطبيق النظام فيها.

تخيل رد فعلك على الإعلان في "ركن التنبؤ بالجريمة"، في نهاية العدد الإخباري، عن توقع زيادة بنسبة 70٪ في جرائم العنف في منطقة إقامتك؛ ربما لن يسمح الذعر العام المتوقع في مثل هذه الحالة بالنشر العام، ولكن بالنسبة لإدارات الاستخبارات التابعة لقوات الشرطة في جميع أنحاء العالم، قد يصبح النظام أداة لا يمكن الاستغناء عنها في مكافحة الجريمة.

- معرفة في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي

https://www.hayadan.org.il/BuildaGate4/general2/data_card.php?Cat=~~~621497287~~~65&SiteName=hayadan