نظام للذكاء الاصطناعي يتوقع حدوث الجرائم قبل أسبوع من وقوعها

هل تذكرون فيلم الخيال العلمي Minority Report، الذي لعب فيه النجم الهوليوودي توم كروز دور رجل شرطة يعمل في جهاز أمني مسؤول عن منع الجرائم قبل فترة من حدوثها؟ يبدو أن الخيال سيتحول إلى حقيقة قريباً.

علماء يبتكرون نظاماً للذكاء الاصطناعي يتوقع حدوث الجرائم قبل وقوعها بدقة تصل إلى 90%

حيث نجح فريق من العلماء في جامعة شيكاغو الأمريكية، في تطوير نظام جديد للذكاء الاصنطاعي، وقالوا إنه قادر على توقع الجرائم بشكل صحيح قبل وقوعها.

ووفقاً لما ذكرته تقارير إخبارية، فقد شهدت السنوات الأخيرة زيادة اعتماد الشرطة حول العالم على تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الوجوه، على أمل منهم أن يساعد هذا في تقليل معدلات الجريمة، وتوفير إمكانات أفضل لتسريع إلقاء القبض على المجرمين والمشتبه بهم، إلا أن النتائج لم تكن دائماً على مستوى عال من الدقة.

ولكن مؤخراً، استطاع علماء جامعة شيكاغو في الولايات المتحدة الأمريكية، أن يقوموا بتطوير نموذج للذكاء الاصطناعي، والذي لديه القدرة على توقع الجرائم بشكل صحيح قبل وقوعها، كما قاموا باختبارها بالفعل في 8 مدن أمريكية.

وأوضحت تقارير علمية إن إيشانو تشاتوبادياي، الأستاذ المساعد بكلية الدراسات الحيوية في جامعة شيكاغو، وعدد من زملاؤه في الكلية، قاموا بابتكار نموذجاً للذكاء الاصطناعي، من أجل توقع الجرائم قبل ارتكابها.

وقام هذا النظام الذكي بتحليل بيانات الجريمة في مدينة شيكاغو في ولاية إلينوي الأمريكية، خلال الفترة ما بين عامي 2014 و2016، ثم توقع مستويات الجريمة في الأسابيع التي تلت فترة تغذية البرنامج بالبيانات والمعلومات.

وأشارت التقارير إلى أن العلماء فوجئوا بأن نموذج الذكاء الاصطناعي قد توقع احتمالية حدوث جرائم معينة في جميع أنحاء المدينة، وذلك قبل أسبوع من وقوعها، وبدقة تصل إلى 90%.

ولم يكتف فريق العلماء بذلك، بل قاموا أيضاً بتدريب النظام الاصطناعي واختباره على بيانات 7 مدن أمريكية أخرى، ليتفاجأوا بعدها بمستوى مماثل من الأداء.

ولفتت التقارير إلى أن الباحثين قاموا باستخدام البيانات من أجل البحث عن المجالات التي يؤثر فيها التحيز البشري على عمل الشرطة، ليجدوا أن الجرائم التي وقعت في المناطق الأكثر ثراء، قد نتج عنها اعتقالات أكثر، مقارنة بالجرائم التي وقعت في المناطق الفقيرة، مما قد يشير إلى التحيز في استجابة الشرطة للإنذارات والبلاغات التي تقع في المناطق الثرية أكثر من الفقيرة.