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L'intelligence artificielle peut-elle prédire la criminalité ? Explorez les capacités de CrimeGPT
L'intelligence artificielle peut-elle prédire la criminalité ? Explorez les capacités de CrimeGPT
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et du domaine de l'application de la loi ouvre de nouvelles possibilités pour la prévention et la détection de la criminalité. Les capacités prédictives de l’intelligence artificielle sont largement utilisées dans des systèmes tels que CrimeGPT (Crime Prediction Technology) pour prédire les activités criminelles. Cet article explore le potentiel de l’intelligence artificielle dans la prédiction de la criminalité, ses applications actuelles, les défis auxquels elle est confrontée et les éventuelles implications éthiques de cette technologie.
Intelligence artificielle et prévision de la criminalité : les bases
CrimeGPT utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données, identifiant des modèles qui peuvent prédire où et quand des crimes sont susceptibles de se produire. Ces ensembles de données comprennent des statistiques historiques sur la criminalité, des informations démographiques, des indicateurs économiques, des tendances météorologiques, etc. En identifiant les tendances qui pourraient échapper aux analystes humains, l’IA peut fournir aux forces de l’ordre des informations exploitables, empêchant potentiellement les crimes avant qu’ils ne surviennent.
Applications actuelles du crimeGPT
Des villes du monde entier explorent activement comment utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour améliorer la sécurité publique. Par exemple, les infrastructures des villes intelligentes installent des capteurs et des caméras pour collecter des données en temps réel, qui peuvent être analysées par des systèmes d'intelligence artificielle pour détecter des délits potentiels. Certaines technologies, comme ShotSpotter, utilisent l'intelligence artificielle pour localiser le lieu d'une fusillade, permettant ainsi à la police de réagir plus rapidement. Cette application innovante aide les gestionnaires municipaux à surveiller plus efficacement les environnements urbains, améliorant ainsi la rapidité et la précision des interventions de sécurité publique. Cette approche intelligente améliore non seulement la sécurité de la ville, mais offre également au public un environnement de vie et de travail plus sûr. En explorant et en appliquant continuellement la technologie de l’intelligence artificielle, les villes peuvent mieux faire face à des défis de sécurité de plus en plus complexes. Certains systèmes d’intelligence artificielle peuvent prédire avec précision les délits, en particulier les délits tels que le cambriolage ou le vol de voiture, avec un taux de précision pouvant atteindre 90 %. Ces crimes présentent souvent des schémas distincts, permettant aux forces de l’ordre d’allouer leurs ressources plus efficacement. En augmentant leur présence dans les zones à haut risque, cela peut contribuer à prévenir les activités criminelles.
La police prédictive et son rôle
La police prédictive est l'une des applications CrimeGPT qui a beaucoup retenu l'attention. Sa fonction principale est de prédire les zones où des crimes pourraient survenir grâce à la technologie de l'intelligence artificielle afin que la police puisse déployer efficacement des ressources pour intervenir. Le but de ce type de prédiction est de prévenir la survenance d’un crime, plutôt que de simplement y remédier après coup. Les modèles d’intelligence artificielle jouent un rôle important à cet égard et peuvent aider la police dans l’analyse des points chauds, l’analyse des tendances de la criminalité et l’identification des récidivistes. En utilisant efficacement ces technologies, la police peut prédire avec plus de précision où et quand les crimes pourraient survenir, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la prévention du crime.
Défis et limites
Malgré cette assurance, CrimeGPT est toujours confronté à de sérieux défis. L’une des plus grandes préoccupations est le risque de biais. Si les données sur lesquelles les systèmes d’IA sont formés reflètent des préjugés historiques en matière de maintien de l’ordre, les prédictions peuvent injustement cibler des communautés spécifiques, conduisant à un cycle de surveillance policière excessive dans des zones déjà marginalisées.
La qualité et l’exhaustivité des données sont cruciales pour la précision des prédictions de l’intelligence artificielle. Si les données sont erronées ou incomplètes, cela peut conduire à des prévisions inexactes et à des conséquences négatives pour les individus et les communautés.
Considérations éthiques
L'application de l'intelligence artificielle à la prédiction de la criminalité soulève certaines questions éthiques. Le fonctionnement de ces systèmes nécessite une surveillance et une collecte de données approfondies, ce qui peut violer le droit à la vie privée d'un individu. Trouver un équilibre entre la sécurité publique et la vie privée est un défi complexe qui nécessite des lignes directrices et des réglementations claires pour garantir un comportement responsable lors de l'utilisation de CrimeGPT.
Orientation future du développement
À mesure que la technologie de l'intelligence artificielle continue de progresser, sa capacité à prédire la criminalité deviendra plus précise. À l’avenir, l’IA devrait intégrer un plus large éventail de sources de données, telles que l’activité des médias sociaux et les indicateurs économiques, pour permettre des prévisions plus granulaires.
Cependant, outre les progrès technologiques, il est également crucial de développer des cadres éthiques et des mécanismes de surveillance. Cela garantira que CrimeGPT sert l’intérêt public sans compromettre les droits individuels ni perpétuer les préjugés sociaux.
Résumé
La capacité de l’IA à prédire la criminalité est un outil puissant qui pourrait transformer les forces de l’ordre et la sécurité publique. Bien que cette technologie soit très prometteuse, sa mise en œuvre doit être abordée avec prudence, en tenant compte des biais potentiels et de la nécessité d’une surveillance éthique. À mesure que nous avançons, l’objectif devrait être d’exploiter la puissance de l’IA pour créer des communautés plus sûres tout en respectant les droits et la dignité de tous les individus. Le voyage vers l’intégration de l’intelligence artificielle dans la prévision de la criminalité ne fait que commencer, et la société a la responsabilité d’orienter son développement dans une direction qui profite à tous.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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Algorithme de détection amélioré : pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution
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01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
