УДК 004.8

Российские разработки в области искусственного интеллекта для правоохранительной деятельности

Кургузов Антон Владимирович – преподаватель кафедры Информационных технологий в деятельности ОВД Омской академии МВД России

Аннотация: Данная статья представляет обзор последних российских разработок в области искусственного интеллекта с фокусом на их применение в правоохранительной деятельности. Авторы рассматривают инновационные технологии, такие как системы видеонаблюдения, с анализом поведения, распознавание лиц, алгоритмы анализа данных и прогностические модели, которые активно применяются для оптимизации оперативных процессов в сфере правопорядка. Освещаются успешные кейсы внедрения ИИ в борьбе с преступностью, а также обсуждаются этические и юридические аспекты использования подобных технологий в контексте правозащитных вопросов. Статья предоставляет читателям комплексный обзор современных тенденций и перспектив развития российских технологий искусственного интеллекта в сфере правоохраны.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экспертные системы, биометрические данные, транспортная безопасность, общественная безопасность.

Термин искусственный интеллект (AI) (от англ. Artificial Intelligent) впервые был предложен американцем Джоном Маккарти в 1956 году на конференции Dartmouth Summer Research Conference. В 70-х годах XX века необычный прорыв в области информационных технологий и вычислительной техники был совершен с помощью искусственного интеллекта. Именно в это время была принята новая концепция. Ее смысл в том, что программа для решения задачи более эффективна, если она обладает знаниями, и в меньшей степени зависит от методов, используемых при ее решении.

Наиболее важными достижениями в сфере искусственного интеллекта считаются создание мощных компьютерных систем и экспертных систем, основанных на знаниях. Эти программы, которые объединяют в себе представление и применение фактических и эвристических знаний, совместную работу экспертов и инженеров по знаниям, а также логический вывод, позволяют успешно внедрять новые информационные технологии и подходы к программированию.

В толковом словаре [2], составленном Российскими специалистами в области искусственного интеллекта, даны два определение этого понятия:

Искусственный интеллект – научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирование тех видов деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Искусственный интеллект – свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считались прерогативой человека.

Искусственный интеллект разделяют на две категории: слабый и сильный [1]. Слабый искусственный интеллект - это алгоритм, способный решать узкоспециализированные проблемы (например, игра в шахматы).

Сильный искусственный интеллект - не ограничен в спектре задач, способен на тоже, что и обычный человек (например, осуществлять планирование). В настоящий момент проблема создания сильного искусственного интеллекта не решена.

Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом применения в различных областях, начиная от использования в системах образования, где он способен генерировать знания с помощью интеллектуальных экспертных систем на основе Big Data. Этот потенциал также проявляется в создании новых коммуникационных каналов для передачи знаний в диалоговых системах, таких как взаимодействие между компьютером и курсантом (студентом), а также между курсантом (студентом) и преподавателем.

Развитие технологий искусственного интеллекта отразилось и на правоохранительной деятельности. В конечном итоге, весь потенциал новых технологий расширяется и на область применения в системах Министерства Внутренних Дел. Есть нескольку удачных примеров применения этих систем в целях охраны правопорядка. Рассмотрим некоторые из них.

На территории России уже опробованы такие системы как FaceT и FindFace. Эти системы разработаны отечественной компанией NtechLab. С использованием этих систем при проведении чемпионата мира по футболу в 2018 году было задержано более 100 человек подозреваемых в нарушениях правопорядка, кражах во время проведения соревнований [3].

Система Find Face ориентирована на решение следующих задач:

Розыск правонарушителей: В ситуациях, где неизвестна личность нарушителя, но имеется изображение, например, из изъятых фото- или видеоматериалов с места преступления (например, с камеры банкомата или системы охранного видеонаблюдения), видеоаналитика FindFace способна определить местоположение разыскиваемого, выявить его обычные маршруты перемещения, а также раскрыть социальные связи и возможных сообщников, предоставляя ценные оперативные сведения.
Розыск без вести пропавших людей: В свете того, что ежегодно в России исчезают десятки тысяч людей без вести, особенно в городской среде, FindFace приобретает критическое значение. Способная в течение долей секунды выявить последние известные местоположения и маршруты разыскиваемого, эта система также способствует выявлению лиц, сопровождающих его, и уменьшает район поиска, что оптимизирует использование времени в операциях по розыску.
Безопасность массовых мероприятий: В условиях проведения крупных мероприятий на улицах и площадях города становится актуальной задача оперативного выявления лиц, представляющих потенциальную угрозу общественной безопасности. FindFace обеспечивает распознавание и идентификацию разыскиваемых преступников среди потока людей, предоставляя спецслужбам необходимую информацию для оперативного реагирования.
Транспортная безопасность: обеспечение объектов транспортной инфраструктуры имеет стратегическое значение.

У систем распознавания есть несколько характеристик, определяющих качество алгорима.

FNMR (False Non-Match Rate) – вероятность ложного несовпадения (соотношение количества ложно понятных решений, к количеству всех принятых решений).
FMR (False Match Rate) – вероятность ложного совпадения (соотношение количества случаев ложно принятых решений, к количеству всех принятых решений).

Для системы FindFace FNMR=0,008 и FMR<0,000001.

Такие показатели означают, что система выдает очень низкое количество ошибок. Системы с подобными характеристиками считаются очень хорошими.

В настоящий момент в Москве насчитывается более 250 тыс. видеокамер, подключенных в единый центр обработки данных. Система помогает находить как преступников, так и нарушителей. В 2020-2021 годы с использованием этой системы определялись лица, нарушающие карантинные меры по COVID‑2019. Осенью 2022 года у этой системы кроме прочих появилась новая задача – поиск уклонистов от частичной мобилизации. При этом стало известно, что система имеет и некоторые недостатки – для поиска требуется свежее фото разыскиваемого человека. Комплекс пока не в состоянии найти человека по фотографии 15-20 летней давности.

В России отсутствует необходимость в получении согласия на обработку биометрических данных, согласно решению суда от 25 ноября 2019 года. Письменное согласие не требуется в связи с выполнением международных договоров Российской Федерации о реадмиссии, осуществлением правосудия, исполнением судебных актов, проведением обязательной государственной дактилоскопической регистрации, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации в области обороны, безопасности, противодействия терроризму, транспортной безопасности, борьбы с коррупцией, оперативно-розыскной деятельности, государственной службе, уголовно-исполнительным законодательством, а также законодательством о порядке выезда из Российской Федерации и въезда в нее, гражданстве Российской Федерации, и нотариате.

Еще одно направление применения искусственного интеллекта в МВД – выявления признаков серийности уголовных и административных преступлений. Исследование на эту тему заказало НПО «Специальная техника и связь» МВД России. Исходя из проведенных исследований, планируется разработать информационную систему, в которой будут внедрены передовые технологии распознавания речи и рукописных текстов, а также анализа обширных данных.

Это исследование имеет шифр "Серия". Стоимость работ более 50 млн. рублей. Исследование завершилось в 2022 году. Так же известно, что в 2024 году система поступить в промышленную эксплуатацию.

Утверждается, что «в ходе практической реализации данного подхода российская наука выйдет в мировые лидеры в одном из наиболее перспективных направлений развития фундаментальной науки».

В рамках этого проекта планируется разработать систему, которая позволит выделять несколько преступлений или административных правонарушений в серию, тем самым облегчить поиск преступников. Более того, использование искусственного интеллекта позволит выявлять внешние характеристики преступников (такие как цвет глаз и волос, форма лица и головы) на основе анализа биоматериала, полученного с мест преступлений, например, по следам крови.

Планируется, что систему в будущем смогут использовать не только для нужд правоохранителей, но и для разработки медицинских проектов. На текущий момент в открытых источниках отсутствует какая-либо информация о промежуточных итогах исследования, поэтому сейчас сделать предположения об успешности реализации этого проекта сделать нельзя.

В России нет замеченных проблем на правовом поле, связанных с использованием технологий искусственного интеллекта, включая системы распознавания лиц. Более того, есть нормативная база, которая позволяет использовать эти системы без согласия граждан в тех случаях, которые предусмотрены федеральным законодательством, для обеспечения безопасности общества и государства. В России применяются передовые технологии искусственного интеллекта в повседневной деятельности правоохранительных органов, включая определение серийности преступлений и внешних черт по биоматериалу Будущее более масштабное использование искусственного интеллекта должно снизить нагрузку на сотрудников правоохранительных органов и упростить поиск доказательств.

Список литературы

Райков А. Н. Слабый vs сильный искусственный интеллект // Информатизация и связь. – 2020. – № 1. – С. 81-88.
Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1992. – 256 с.
Ярмонова Е. Н., Муклецова И. А. Актуальные вопросы предупреждения преступности посредством использования искусственного интеллекта // Криминологический журнал. 2022. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktualnye-voprosy-preduprezhdeniya-prestupnosti-posredstvom-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 30.10.2023).