来源：视觉中国据悉，今年的柯南电影将再次在国内上映。作为一个二十岁的柯南粉，我决定和大家聊一聊人工智能和侦探的故事。其实，警用AI并不是什么新鲜话题。各种安保、巡逻、审讯技术，包括各种警用装备，都已经可以发现AI的存在。但在案件的核心侦破环节，即需要大侦探亲临现场时，AI还只是初出茅庐的见习侦探。好在AI有几招，在人类对手面前还是有一些优势的。张学友演唱会上的人脸识别连杀，或许可以看作是AI破案的一次小试探——毕竟热爱音乐的犯罪分子都暴露在重点监控范围内。在过去一年多的时间里，一个有趣的事情是，AI开始更多地参与到重案的侦破中。这一方面得益于城市智能监控系统的不断完善，另一方面也与AI处理复杂数据能力的提升有关。综上所述，AI侦探在案件侦查推理过程中，可以做到人类难以做到的三件事。这三招往往是连环出击，综合办案，让我们在很多疑难案件中看到了新的曙光。他个头很小（小到看不见），擅长使用科技设备（摄像头、传感器），习惯躲在人类背后说话……感觉AI神探的代言人已经准备好了出现。人工智能破案三招：利用智能摄像头寻找隐藏物证就在上个月，衢州警方刚刚公布了一起案件。警方利用阿里云ET城市大脑技术破获了一起历时六年的“电鱼案”。2012年起，钱某夫妇在钱江源国家公园主要支流新安湖非法电捕鱼，然后转卖给固定家庭，再将鱼流通到菜市场。6年来，夫妻俩非法获利60万元，如同靠电鱼为生。本案的难点在于，根据法律规定，非法电鱼必须达到500公斤才能立案。在实际破案过程中，嫌疑人不会一次携带这么多鱼。致使赃物难以全部追回，也难以达到立案标准。遍布全城的智能摄像头，AI破案的逻辑是通过对嫌疑人特征的识别和锁定，准确捕捉到嫌疑人的行动路线。从电鱼到运输再到贩卖赃物，AI天网可以轻松记录其作案全过程。类似的AI取证技术可以用在很多案件的实际侦查过程中。例如，在一些盗窃、打猎、盗窃公物等案件中，由于单案涉案金额普遍较小，犯罪嫌疑人往往会采取“被抓到就倒霉，抓不着”的态度。反正大部分时间都抓不到它”，这让警察很为难。管理。基于AI摄像头的人脸识别、特征识别和运动轨迹追踪能力，可以准确找到不易发现的证据。还可以有效找到犯罪嫌疑人的同案犯，留下变卖、藏匿赃物的证据。这类工作如果不使用人工智能，只能依靠办案人员的跟踪和群众的举报，效率低下，证据也难以保全。AI+摄像头的另一个作用是可以大大提高警方的追踪效率。侦查人员与人工智能摄像头配合工作，可以让追踪变得不易察觉，从而加快破案进度。人眼找不到的，天眼却能找到。这在一定程度上是对地区安全的质的提升。在海量数据中寻找线索大多数普通人认为犯罪分析是一项脑力劳动，是侦探与罪犯斗智斗勇，灵光一现就知道罪犯的真实身份。然而，现实情况是犯罪分析绝对是一项劳动密集型工作。推理和技术调查固然重要，但大部分时间还是要靠翻看无穷无尽的档案，查看海量的监控视频，接听无数的举报电话。数据积累到一定程度后，这些任务就会成为警方无法承担的任务。周克华被捕时，调动大批警力24小时观看监控录像。一般情况下集结这么多警力显然是不可能的，因此在拥挤的城市中寻找一辆车或一个人就成了一个非常困难的“数据挑战”。AI技术的另一个能力，多变量数据处理和跨平台数据处理，在这个时候就体现了价值。今年年初，深圳市迅速破获一起拐卖儿童案。警方利用华为云与深圳合作的智慧安防系统，在全市监控数据中对绑匪的模糊照片进行图像检索。依靠AI快速的图像识别和处理能力，迅速定位到嫌疑人所在位置。从报案到被捕只用了19个小时。类似AI处理海量信息的能力，最大的价值在于可以解放大量的人工操作时间。对视频、音频、文档等素材进行条件筛选和结构分析，分分钟完成漫长的检索任务。比利时警方去年还引入了AI数据处理能力，在恐怖袭击可能爆发前监测社交网络变化和银行资金流向，希望利用AI与恐怖主义竞争时间。对于绑架、绑架、交通肇事逃逸案件，数据处理时间基本上就是一切。一旦犯罪嫌疑人失去踪迹，破案难度和社会危害就会扩大。人机协同办案已经成为当今数据爆炸时代的必然选择。厘清案情背后的复杂关系一位刑警朋友曾向我介绍过破案过程中的一个难点：对犯罪团伙口供的梳理。由于紧张、恐惧、反供心理，加之犯罪分子普遍文化素质低下，犯罪团伙落网后，往往把团伙关系说得乱七八糟，相互之间难以撮合。谁是主谋，谁是从犯，作案动机是什么，在错综复杂的口供关系中往往显得十分凌乱。casedetection中的这种情况可以看做是一个数据文本分析问题。如果我们梳理数据的特征，建立它们之间的关系，就很容易识别谎言和矛盾。这也是人工智能可能比人类更擅长的主题，尤其是在案例关系变得过于复杂的情况下。在刑侦工作中，有一个名词叫串案。指的是如何将不同的犯罪事实放在一起，弄清楚一个人或一群人犯下的几种犯罪的事实。对于复杂的团伙犯罪和系统性犯罪，案件组合尤为重要，但也需要耗费大量的人力物力才能完成。例如，在电话诈骗犯罪中，不同的犯罪嫌疑人具有不同的作案特征、诈骗手段、使用的银行卡等作案工具。不过，由于被骗者可能来自不同地区，被骗的经历也不同。全国范围内的案例很难合并。在人工智能应用中，认知计算技术因类似情况而广为人知。利用文本归纳、文本特征提取、语义理解等方法提取犯罪行为的相似性，提醒警方合并案件。与AI技术类似，在情报分析、商业组织分析等领域得到广泛应用，IBMi2系统就是此类AI应用的代表。在刑侦领域，我国也开始出现类似应用，协助侦查人员梳理笔录、回访、现场勘查笔录等材料中的文本特征，分析合并案件的可能性。除了电话诈骗，金融犯罪和传销等也需要广泛应用人工智能进行文本分析，以厘清犯罪团伙之间的关系。金融犯罪往往涉及复杂的账户、公司、法人关系，错综复杂，一团糟。在这种情况下，利用AI进行特征分析，理清财务关系就显得尤为重要。（IBMi2人物关系分析）在传销网络中，受害人、网络传销者、组织者往往混杂在一起，被破解后难以识别。根据口供系统等零散信息，梳理组织内部关系，也是AI破案大放异彩的一个角度。显然，在成为名侦探方面，AI已经有了C位出道的感觉。当然，单纯取代人类成为人工智能侦探并不靠谱，但随着不可替代性的增强，人工智能技术和城市智能平台在刑侦领域的价值已经显现。在过去一年多的时间里，人工智能破案事件急剧上升，这是一个值得关注的现象。这么一想，以大数据+AI为题材写一部推理小说，似乎还是挺不错的。
