Взирая на лица
Новость недели: с будущего года все московские городские видеокамеры будут проверять прохожих по базам разыскиваемых преступников. Как наc начали сканировать при всяком удобном случае, разбирался «Огонек»
«Нет задачи контролировать каждого гражданина, но поиск преступников и пропавших людей — это важно»,— заявил на прошлой неделе замминистра строительства и ЖКХ Андрей Чибис и пообещал включить систему распознавания лиц в разрабатываемый сейчас министерством стандарт городской инфраструктуры «Умный город».
Но Москва взялась за дело, не дожидаясь. Столичная мэрия обещает в течение 2019 года подключить к системе розыска преступников все городские камеры наружного наблюдения. Причем 40 процентов столичных камер, по заявлениям мэрии, уже обновлены под эту задачу. Эксперимент с распознаванием лиц по видео запустили еще накануне чемпионата мира по футболу на камерах московского метро и, похоже, считают удачным.
Сколько удалось поймать настоящих преступников, цифры разнятся. В департаменте информационных технологий мэрии Москвы говорят о 98 нарушителях. «Ростех», инвестировавший в компанию NtechLab, которой принадлежит один из тестируемых алгоритмов FindFace Security, заявил о 180 правонарушителях из федеральных баз данных. А ведь есть еще второй алгоритм — FaceControl компании «Вокорд». Какой из них в итоге поставит на вооружение Москва, пока не известно. Но и то, и другое — отечественные разработки.
Конец приватности?
Тут явный предмет для национальной гордости. В топе мировых рейтингов распознавания лиц три российские компании. И это, видимо, не просто совпадение.
— Сложились несколько факторов. Во-первых, у российских разработчиков была база имен и фотографий «Вконтакте», которую долгое время было очень легко выкачивать из этой социальной сети. Во-вторых, в нашей стране сильный запрос на безопасность, в том числе со стороны государства. Но не только государства — у нас на каждой парковке охранник со шлагбаумом,— объясняет Антон Мальцев, директор компании CVML, специализирующейся на компьютерном зрении и машинном обучении.
Стоит ли удивляться, что когда в отрасли случилась маленькая революция, российские компании ее возглавили. Революция связана с нейронными сетями, это такие программы, учащиеся решать задачи методом проб и ошибок. Изображение лица из видеокадра анализируется последовательно разными слоями нейросети. И на каждом следующем уровне программа выявляет для себя все более абстрактные признаки. Причем программист уже знать не знает, что именно нейросеть считает важным. Все работает по принципу «черного ящика». На входе картинка, на выходе ответ. И вот несколько лет назад эти «черные ящики» научились давать очень точные ответы при сравнении лиц. Впрочем, Мальцев считает, что хоронить привычную приватность пока рано.
— На сегодняшний день все системы распознавания лиц дают очень много ложных срабатываний. Если взять базу из тысячи человек, то каждый 10-тысячный случайный прохожий будет весьма похож на кого-нибудь из этой базы. Цифры ошибок в России никто не раскрывает, но уверен, что они очень большие.
В Британии, где полицейские тоже экспериментировали с распознаванием лиц, цифры обнародовали. И они впечатляют. В Лондоне насчитали 98 процентов ложных срабатываний, в Южном Уэльсе — 92 процента. Полиция Уэльса тут же получила судебный иск от местного жителя Эда Бриджеса. Он возмущен, что искусственный интеллект записал в потенциальные преступники тысячи обычных людей. На родине Оруэлла общественность вообще не одобряет сплошное сканирование лиц. Есть целое движение, в котором участвует баронесса Дженни Джонс из Палаты лордов.