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Apr 27, 2018 6:00 AM ET

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A pioneer in predictive policing is starting a troubling new project. Pentagon-funded research aims to predict when crimes are gang-related

iCrowdNewswire - Apr 27, 2018
Barba de Garret

Jeff Brantingham es lo más cercano que llega a poner una cara sobre la polémica práctica del “control predictivo”. En la última década, la Universidad de California-Los Angeles profesor de Antropología adaptado su investigación financiada por el Pentágono en el pronóstico de las víctimas de campo de batalla en Iraq para predecir el crimen para departamentos americanos del policía, patentar sus investigaciones y Fundación una empresa con fines de lucro llamada PredPol, LLC.

PredPol rápidamente se convirtió en uno de los líderes del mercado en el naciente campo de la predicción del crimen alrededor de 2012, pero también vino bajo fuego de los activistas y los libertarios civiles que pedían que la firma proporcionó a una especie de «tecnología de lavado» racialmente sesgada, ineficaz vigilancia métodos.

Ahora, Brantingham está utilizando la financiación de la investigación militar para otra tecnología y vigilancia colaboración con potencialmente perjudiciales repercusiones: utilizando el aprender de máquina, datos penales del Departamento de policía de Los Ángeles y un mapa del territorio de pandillas anticuado para automatizar la clasificación de los delitos “relacionados con pandillas”.

Ser clasificado como miembro de una pandilla o relacionado con un crimen de pandillas puede resultar en cargos penales adicionales, pesadas penas de prisión o inclusión en un interdicto de banda civil que restringe movimientos de una persona y la capacidad para asociar con otras personas. En general, aplicación de la ley determina enlaces de banda a través de una evaluación muy subjetiva, individualizada de historias criminales, detenciones, entrevistas y otra inteligencia. En los últimos años, activistas en California, Illinois y otros Estados han empujado hacia atrás contra la cuadrilla policial medidas tales como bases de datos y medidas cautelares de la cuadrilla y en el caso de California, tuvo éxito en ganar a los residentes el derecho a revisar y apelar su clasificación de la banda.

Pero en un documento sobre“Parcialmente generativa redes neuronales para la clasificación de delito de cuadrilla” presentado en febrero en la edición inaugural del Congreso de inteligencia Artificial , la ética y la sociedad (AIES), Brantingham y sus autores proponen automatizar esta evaluación compleja y subjetiva.

El trabajo intenta predecir si los crímenes son usando una red neuronal relacionada con las pandillas, un complejo sistema computacional modelada después de que un cerebro humano que “aprende” a clasificar o identificar elementos basado en ingerir un conjunto de datos de entrenamiento. Los autores seleccionan lo determinaron que las cuatro características más importantes (número de sospechosos, principal arma utilizada, el tipo de locales donde el crimen ocurrió y la descripción narrativa del crimen) para la identificación de un delitos relacionados con pandillas de 2014 – 16 Datos de la policía de los Ángeles y referencias cruzadas de los incidentes del crimen con un mapa LAPD 2009 del territorio de la banda para crear un conjunto de datos de entrenamiento de su red neuronal.

Investigadores probaron la exactitud de las predicciones de la red por ver cómo clasifica datos crimen sin una característica clave: la descripción narrativa del crimen, los datos más desperdiciadora de tiempo para la policía recoger. Esto es donde el aspecto “parcialmente generativo” en el título. En la ausencia de una descripción por escrito, la red neuronal genera nuevo texto, efectivamente, un informe de delito algorítmico escrito basado en las tres características usadas en el modelo de formación. El texto generado no es leer por cualquier persona, ni se presume para proporcionar contexto narrativo significativo cambiar un parte policial, pero es convertido en un vector matemático e incorporado en una predicción definitiva de si un delito es relacionada con las pandillas.

Este documento es el primero en ser publicado por un equipo de investigación codirigido por Brantingham estudia “Spatio-Temporal teoría de juego y el aprender de máquina en tiempo real para grupos de confrontación” en el centro de la Universidad del sur de California para Artificial Inteligencia y la sociedad (CAIS). Misión de CAIS establece una meta de “[compartir] nuestras ideas acerca de cómo AI puede ser utilizado para abordar los problemas sociales más difíciles.”

Financiación para el equipo de investigación de la USC que incluye proyecto de Brantingham proviene de la Initiative de Minerva, un programa de investigación del Pentágono destinada a mejorar los militares comprensión de social conductores políticos y de comportamiento de conflicto. Según el sitio web de iniciativa de Minerva, financiamiento se proporciona para proyectos que tratan de “áreas de tema específico determinadas por el Secretario de defensa”. Vía correo electrónico, co-fundador CAIS y coautor de papel Milind Tambe dijo que la concesión de la Minerva para este proyecto es “aproximadamente” $ 1,2 millones, distribuidos en tres años.

El sitio web para los esfuerzos del equipo de investigación, incluyendo el banda clasificación el papel, se abre con referencias a ISIS y Jabhat al-Nusra antes de cambiar al terreno de las bandas de calle de Los Ángeles, una amalgama que se hace eco de Brantingham’s anteriormente financiados por el DOD de trabajo le llevó a fundar PredPol. PredPol ha vendido sus servicios a la policía por todas partes de California a Georgia, así como el Reino Unido. En el año 2015, PredPol sin éxito ante la legislatura de Arizona para aprobar un proyecto de ley de apropiación de $ 2 millones a utilizar tecnología de pronóstico de la empresa para predecir la actividad de las pandillas.

Primero divulgado en ciencia, el papel fue resuelto con crítica y cierta indignación en la Conferencia AIES cuando presentado por junior coautor Hau Chan. En un punto, Chan res

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Via iCrowdNewswire
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