透過 AI 技術解讀人的行爲 研究開發回聲定位

咱們都看過電影中的這個場景：因爲可疑的竊聽裝置，主角們使用紙張進行通訊而不發出聲音。在語音助理應用程序普及以後，許多人開始懷疑被智能產品監控。就目前而言，「不說話」能夠真正應對被監控的可能性，就像科學家們已經開發出高頻聲波同樣。在將來，即便在將來，即便您獨自一人，這些產品仍可能知道您的一舉一動。

許多動物能夠經過回聲定位來掌握周圍環境。過去，研究已經成功地教盲人和視覺正常的人學習回聲定位。在中國武漢理工大學的研究中，該團隊成功使用了麥克風陣列（麥克風陣列）和算法使機器具備相同的能力。

在這項發表在期刊《應用物理快報》（應用物理快報）上的研究中，該團隊創造了一種大小與筆記本電腦至關的設備，可以發出人耳聽不見的高頻聲波並使用嵌入式數百個麥克風用於監控回聲，AI技術用於解釋聲音反射中的人類行爲。雖然該技術仍處於開發階段，但該團隊取得了一些有但願的初步成果。

在初步研究中，該團隊測試了四名不一樣的大學生，並發現經過回聲定位，他們能夠徹底準確地識別出該人是坐着，站着，走路仍是摔倒，雖然技術還沒有肯定它是否合適對於更多的人以及是否有可能肯定更普遍的行爲，但這項研究代表新技術有可能識別人類的運動。

就像流行的智能手錶同樣，團隊開發的設備也會在收集信號後由計算機進行分析。設備收集回聲後，算法將消除一些環境噪聲並開始分析數據。郭認爲若是使用更多的麥克風。爲了獲得回聲，各類動做之間的音高差別將更加明顯，算法的準確性也會提升。

該團隊的麥克風陣列共有256個麥克風。由於它太麻煩和昂貴，因此設備不是大規模生產的。該團隊正在努力提升準確性，同時努力減小麥克風的數量。目前，尚未公司將相似的行爲檢測技術發展成商業產品，但郭先生對將來的應用有一些想法。

除了可以集成到相似Amazon Echo的設備中以外，用戶還能夠更容易地在家中照顧老人，而且能夠在圖像監視未被公認的環境中用做圖像識別軟件的替代物。郭甚至認爲，基於聲音的監控能夠比視頻監控更好地保護我的隱私，這可能令人們更願意在家中接受這種技術。可是，其餘人並不這麼認爲。紐約數據與社會的技術倫理學家傑克梅特卡夫認爲，聲音監控能夠很容易地與圖像結合，以建立更深刻的監控形式。像歷史上的許多發明同樣，雖然最初的開發者想要某種積極的用途，但他們沒法控制人們最終如何使用它。

梅特卡夫認爲，綜合監測能夠真正挽救一些老年長者的生命，但也可能被國家用來發現和迫害特定的種族羣體，例如須要按期祈禱祈禱的穆斯林，也可能被使用由黑客「檐」特定主題。親密的行爲。

目前，該fun88團隊必須進一步開發此設備，以便將其應用於任何產品。爲了減小硬件並保持效率，團隊計劃進行更多測試，以確保該算法適用於更多種族羣體和環境。隨着設備的發展，有些人可能會找到合適的應用程序。目前尚不清楚最終將採用何種環境。