心理測量？預知犯罪？AI能夠減小京都之殤嗎？

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一場火，兩行淚。當地時間7月18日上午約10點30分，日本知名動畫製做公司京都動畫遭人縱火。事發時，工做室內共有74人在工做。截止目前，大火已形成34人死亡、36人受傷（含嫌犯在內），僅有6人成功脫險。

日本共同社稱，這是日本自平成時代(1989年)以來形成死亡人數最多的縱火事件。

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動漫美好的世界一秒崩塌，在這樣一場無妄之災面前，各屆憤怒、痛惜，同時也在思考，在技術愈來愈先進，治安愈來愈好的當下，爲什麼此類犯罪事件依舊層出不窮？難道不能夠避免嗎？

 

AI日益發展和成熟的今天，相似這樣的犯罪事件能經過人工智能技術來減小，甚至是預測規避嗎？

 

答案是：有可能。

 

從《少數派報告》到《心理測量者》，如何經過AI減小和避免犯罪行爲

在電影《少數派報告》中，背景設定爲2054年的華盛頓特區，人人都用虹膜來做爲身份證生存，全部服務基本都由AI來代替執行，AI成爲人類不可或缺的輔助工具。

在應對犯罪行爲方面，謀殺已經消失，將來能夠預知。人類利用具備感知將來的超能力人——即AI「先知」，能偵查出人的犯罪企圖，因此在罪犯犯罪以前，就已經被犯罪預防組織的警察逮捕並獲刑。

一樣是經過AI來應對犯罪行爲，在日本動做犯罪題材動漫《心理測量者》中，背景則設定在將來的科技時代，人類由一個大AI系統管理——西比拉系統。

人類的心理狀態和性格傾向都能被數值化，全部的監控攝像頭都與西比拉系統相連，經過監視人類的色相渾濁程度和聲音、視頻等信息，來隨時隨地計算人類的每一個心理狀態和個性傾向所衡量的值。這個成爲判斷人類靈魂標準的測量值，人們稱其爲「Psycho-Pass」。西比拉系統能測定人的能力推薦適的職位，甚至能夠給人作私人訂製。

此外，這個系統還能監測「人類心裏活動」，經過無處不在的監視器不斷掃描每個通過的市民的精神狀態，並將其數值化，在劇中被稱爲心理指數。根據測量的心理指數，計算犯罪係數。

當犯罪指數超過必定數值，即便沒有作出犯罪行爲，也會被看成「潛在犯」被收容進與監獄無異的機構「矯正」。而「犯罪指數」太高的人類，則會被系統斷定爲沒有挽救價值，直接清除，來減小犯罪率。

由此，衍生出"心理搜查官"一職，他們基本等同於警察的存在，而他們要執行的任務其實只有一點，按照系統的指示，將聯結西比拉系統的槍瞄準罪犯。

無論是《少數派報告》，仍是《心理測量者》，都經過一種AI預知犯罪行爲、將罪犯扼殺在搖籃的方式，來減小甚至是避免犯罪案件發生。若是現代AI技術能達到這種程度，京阿尼的悲劇也許就能夠避免了。

可是AI真的能像《少數派報告》和《心理測量者》同樣，在人尚未執行犯罪行爲以前將暴露出的相關人員進行識別逮捕嗎？這個還有待考證。畢竟成功案例有限，犯罪心理學家這麼多年來尚且摸不許，更別說須要經過學習來提高的AI了。

但隨着AI技術的日漸成熟，愈來愈多的「不可能」被實現。

AI與「心理測量」相融合，可否實現「犯罪預測」？

討論可否融合、實現「犯罪預測」前，首先，咱們需瞭解一下AI和「心理測量」的本質和構成。

從本質上來說，AI其實就是數據與算法的結合體。

截至今日，人工智能技術經歷了前先後後三起兩落的發展，每次興起與衰落都伴隨着技術的突破與瓶頸。

從1956年計算機技術日漸成熟背景下，以香農爲表明的科學家在達特茅斯會議上，首次提出了「ArtificialIntelligence」的概念。到JeffreyHinton促進「深度神經網絡」模型的發展，讓AI在語音識別、圖像識別等領域都有了飛躍式的發展。人工智能不斷迎來一個又一個新的高速發展階段。

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人工智能的發展向咱們訴說，數據、模型、算法是人工智能的基礎，它的興衰直接受數據、模型、算法的影響。數據、模型、算法是人工智能的根本。

小芯芯總結：人工智能在本質上講就是在數據的基礎上，利用深度學習模型，擬合出結果的計算過程。

在瞭解了人工智能以後，咱們再來看看心理測量。

心理學中，心理測量是依據必定的心理學理論對人的某項素質進行測量，實現心理素質數字化的過程。

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心理測量的準確性有賴於兩個重要的方面，其一是理論模型，其二是數據模型。心理測量的前提是要搞清楚擬測量的心理變量的理論構思，也就是要在理論模型層面建構心理變量的結構。

在心理測量領域，有一個概念叫構思效度，意思是指概念構思的理論結構是不是合理。一個心理變量包含了哪些心理維度，這些維度的內涵是什麼，外延是什麼，在理論構思的過程當中都要考慮清楚。只有考慮清楚這些問題，在測量的過程當中才能作到有的放矢，才能保證測量的信效度。

搞清楚理論模型以後，經過設置的題目得到了相關維度的評分以後，就涉及如何看待這些評分。心理測量所獲得的分數並非絕對的結果，而是相對的結果，是相對於數據模型的結果，這個數據模型就是「常模」。也就是說對結果的解釋，必須放到一個數據框架下進行解釋，脫離數據模型對結果的解釋都是毫無心義的。

例如，咱們知道智商在130以上能夠被稱爲天才，可是要肯定這樣的結果必須是在「平均分是100分，標準差是15分」這樣一個數據模型的基礎上。脫離這個模型，130將毫無心義。

咱們慣常所使用的心理測量就是在這兩個前提下進行的。咱們所使用的心理測評問卷、方法在研發的過程當中首先必須進行理論水平的界定，再將得到的數據放到必定的「常模」背景下才能得到具體的解釋。

在理解了「人工智能」和「心理測量」的本質和構成以後，咱們再來分析一下兩者之間融合、實現「犯罪預測」的可能性。

心理測量的本質是結構化的理論和數據模型，人工智能的基礎是數據和算法。站在結構化和數據的角度來看，心理測量和人工智能之間有自然的聯繫。

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大數據背景下，人類自己使用數據的能力受制於自身有限的信息加工能力，但這偏偏是人工智能的長項，它可以將數量龐大的數據進行整合和計算，不但效率高，並且充分的信息也爲心理測量的準確性保駕護航。

將心理測量的理論模型賦予人工智能（監督學習），發揮人工智能在數據獲取、處理效率和準確性等方面的強大優點（語音識別、面孔識別、社交數據分析），獲得的結果結合大數據進行最後的斷定（數據驅動），二者相輔相成，共同搭建「犯罪預測」系統的根基。

在大數據的時代背景下，相信AI學會識別和預知犯罪行爲，實現徹底的「犯罪預測」也只是時間問題。

AI「先知」已經出現？現實生活中已有的「心理測量」和「犯罪預測」

課堂呵護系統，「心理測量」校園版

去年，《中國新聞週刊》刊登了某所高中數學課堂的監控視頻截圖。曾引起學生熱議紛紛。

圖源：《中國新聞週刊》

這是一個被稱爲「課堂呵護系統」的程序，這個程序能經過上課同窗的面部表情和行爲判斷學生的上課狀態。

何謂「課堂呵護系統」?

官方給出的解釋是：利用大數據挖掘以及深度學習等技術手段，對教室安裝的攝像頭所採集的高清視頻進行鍼對性的人像、行爲識別和數據挖掘，將挖掘的數據從教育學、行爲學、心理學等角度進行專業分析生成多方報告及時推送，爲學校管理、教師教學、學生成長、家庭教育提供科學的數據支撐和決策依據。

這則新聞一出，引起衆多網友感慨——「幸虧我畢業的早」。

同時也有人提出，「根據面部判斷學生狀態，並劃分爲幾個階級」，這不就是《心理測量者》校園版嗎？

「犯罪預測」，離咱們並不遙遠

現在提到「預測犯罪」，桂冠非警用科技界的PredPol公司莫屬。雖然IBM、摩托羅拉等企業都涉足預防犯罪系統這個市場，但2012年才創建的PredPol已經覆蓋了全美上百個地區的警局，在下降犯罪率上給出了很強勢的數據反饋。

PredPol的業務並無那麼神祕。它的基本邏輯是根據過往犯罪率曲線，和不斷變化的犯罪事件時間、地點等數據，經過一個大數據分析算法，來得出「哪一個街區犯罪事件高發、哪條街道搶劫事件較多、哪一個時間段城市比較危險」諸如此類的數據結論。從而指導警方調整巡邏路線和巡邏時間，把更多警力投入到犯罪率偏高的時間地點上去。

重點巡邏你們很早就已經在進行了，但之前重點巡邏靠的是我的經驗，很難統籌協調整個警隊。PredPol經過6年間不斷擴大幾十倍的使用率數據，說明它能夠經過精確的大數據分析算法達到「犯罪預測」的效果。

此類方案已漸漸拓展到全球。好比以前日本神奈川縣警方但願能爲2020年東京奧運會創建一個預測性治安體系，向財政部門申請研究經費，欲結合大數據體系和AI分析能力來設定更嚴密的安全保護機制。

除已經投入使用的系統外，PredPol在其餘前沿領域也取得了引人注目的成果。這就不得不提那個站在PredPol背後的男人——加州大學洛杉磯分校的傑夫•布蘭汀漢姆教授。他是今天「預測犯罪」領域的先驅和表明人物。

不久以前，布蘭汀漢姆教授率領的團隊在名爲《PartiallyGenerative Neural Networks for Gang Crime Classification》的論文中提出了這樣一種設想：用深度學習網絡來識別幫派犯罪的特徵，從而將幫派分子從人羣中識別出來。

到這裏，研究走向忽然變得有點「科幻」。

在布蘭汀漢姆團隊的研究中，他們收集了洛杉磯警局2014年到2016年全部關於黑幫犯罪的數據，輸入到一個深度學習神經網絡中，由算法自動生成對於幫派犯罪的特徵理解和行爲框架。不少案件中缺失的證據環節也將有AI來自動補充完整。

就這樣通過長時間的反覆訓練，AI開始掌握了一套對幫派犯罪和黑幫分子獨特理解的系統。應用到現實，當警方把新的嫌犯信息輸入進AI系統後，就能夠由AI來判斷該人是否是參加了幫派組織和幫派犯罪。

布蘭汀漢姆團隊提出的城市時空犯罪預測模型

研究人員表示，這項研究的將來目標是在缺乏不少數據的狀況下，依舊能判斷嫌疑人是否參加了幫派……能夠說是很是逆天的技術了。

這項技術聽起來挺浮於表面，像在開玩笑，但布蘭汀漢姆團隊的確憑此拿到了美國國防部的資助，以時空博弈論和機器學習技術打擊極端主義爲目標。

在「幫派犯罪預測」得到成功以後，布蘭汀漢姆團隊還在繼續探索具體犯罪種類預測和實時預測犯罪的項目，相信有一天能作到覆蓋全方面的「犯罪預測」。

綜上所述，小芯芯略陳固陋，從現代AI技術的發展示狀來看，作到「心理測量」和「犯罪預測」並非天方夜譚。

 

熊熊烈火，欲將她擊倒；櫻花樹下，衆人祈禱

京都動畫，咱們親切的喚她「京阿尼」，一直以其「精良的製做、惟美的聲畫、細膩的情節」聞名，受到業界的一致尊重，被稱做「業界良心」。

圖源：B站

區別於其餘動畫製做公司，京都始終堅持着本身獨一無二的做品氣質——「溫柔、細膩、治癒、平常、尤爲擅長描繪女孩子」。

在平和的平常中，在少年揮灑的汗水中，在少女綻開的笑容中，在咱們習覺得常的校園生活中，沒什麼跌宕起伏的劇情衝突，卻細膩動人，直扣心絃，讓咱們不知不覺跟着哭、跟着笑，發自心裏的想：「啊，一直這樣下去多好啊」。

圖源：知乎

這是京阿尼獨有的一種女性力量，潤物細無聲，她手持名爲「平常」的「利刃」，直戳咱們心底最柔軟的深處。這些都得益於京阿尼完善的人才培養機制和員工比例分佈。在京阿尼，女性員工佔據了大半，是少見的女性員工爲主的動畫公司。

目前，據警方確認，在34名死者中，有20名爲女性。

櫻花落盡，香消玉殞。

圖源：B站

各界人士皆表示深感痛心並默默爲京阿尼祈禱：

聯合國祕書長古特雷斯發表聲明：對日本京都的縱火襲擊和火災形成的生命損失，他深感悲痛，向受害者家眷以及日本人民和政府表示哀悼，願傷者早日康復。

蘋果CEO蒂姆庫克在Twitter發佈推特，表示哀悼：京都動畫是一些世界上最有才華的動畫師和夢想家的家園 -今天的毀滅性打擊是一場遠遠超出日本的悲劇。京阿尼藝術家用他們的傑做在世界各地傳播歡樂。衷心祈福好運。

日本動畫電影《你的名字》導演新海誠表示：咱們製做動畫，但願世界變得多彩、變得美好，哪怕只有一點。這次事件太過於殘酷。

慘案以後，有人藉着混亂髮布謠言，攻擊政府、攻擊動漫、攻擊弱者。動畫的世界雖然基本上都是虛構的，但倒是人們在現實生活中碰壁後，對生活懷揣的美好指望。機器在不斷學習，不斷獲取「人腦和人心」（智慧和人性），而人卻在幫助機器學習的同時不斷丟失本身的人性，多麼諷刺的質量守恆天平，咱們不須要這樣的平衡……

圖源：齊魯網

罪惡比任何其餘的病症更爲嚴重，由於它侵襲人的靈魂。

——〔意〕黛萊達：《母親》

後記：

「不，咱們的畫稿！」一名京阿尼畫師在大火中掙扎着，玩命地將四散的畫稿收入懷中。

逃命的同事們勸他:「快走啊，畫稿沒了還能再畫，命沒了就真的沒了啊！」

「不行，這些但是咱們的心血啊！」

這時，一隻手將他推了出去。

「誒？」

他呆呆地望去，那是一隻機械化的手臂。

「快走吧，不要管咱們。」薇爾莉特微笑着對他說。

在大火中，依稀還能看見康娜，平澤惟，慄山將來，六花，古河渚等人的身影。她們無一例外對畫師露出了安慰的笑容。

「大家……」

慄山將來擦了擦眼鏡:「雖然很不高興，但仍是要說再見了。」

六花依舊擺出個炫酷的姿式:「有吾邪王真眼在，不須要汝的關心！安心逃命吧！」

「對，」在畫師被人拖走以前，大火中薇爾莉特微笑着閉上了眼睛。

「終有一天，咱們還會相見的。」

願京阿尼如浴火鳳凰，涅槃重生。

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