用ai找人(为什么AI有时候找不到人)
几大科技巨头的“AI找人”项目正在成为公益落地。
5月，腾讯优图与福建警方合作，利用人脸识别将走失10年的孩子送回家；近日，百度也宣布实施两年的“AI寻人服务”升级。其官方宣称是“自AI寻人上线以来，由用户发起的超过20万次照片比对，已帮助超过6700个家庭团聚”；今日头条甚至将寻人项目延伸至“寻找烈士后代”、“不明患者紧急寻亲”等...
以上信息乍一看确实令人欣慰，但借助AI技术寻人的效果并没有那么神奇。
PingWest品玩浏览国内最大的非官方网站“宝贝回家”，其论坛上的“寻子帖”有710页，标注的帖子显示仍有14185个男孩和6938个女孩下落不明。在央视官方平台，需要解决的寻人信息有315588条，主要类型是家庭寻人。
面对数量庞大的走失人群，AI技术辅助寻人仍面临诸多现实困境:受限于登记时间跨度长、信息匮乏等。，AI寻人即使有技术，对很多走失案件还是无能为力。
AI人脸寻找被困在“人脸”中的人[br/]
今年，一家AI公司和相关部门联合打造了“城市大脑”，利用AI系统对老年人的跌倒和失踪进行预警。
虽然已经有不少通过该系统进行AI寻人的成功案例，但这家AI公司的相关负责人在与PingWest的交流中提到，如果走失老人的行动范围在城市摄像头的捕捉范围内，那么目前的AI算法几乎可以100%分析出反馈结果。
“但是现实中，城市场景的视频太多了。如果偏僻的地方没有摄像头，或者你走进了监控的盲区，在这些情况下，AI只能‘非常遗憾’地继续帮助警方找到更多的线索。"
根据网络数据，截至2016年，预计中国已有1.7亿个摄像头到位，其中2000万个属于公安系统。这类摄像头部署点主要覆盖道路、广场、地铁、公交等人群密集区域，第二类多为医院、学校、公园等公共场所。
然而实际上，由于视角广、距离远，大多数普通的安防监控摄像头都无法获取满足人脸识别分辨率的图像。影响AI识别的因素包括光照、姿态、遮挡等，其中清晰度是人脸识别准确率的关键因素。
对此，某AI寻人项目负责人告诉PingWest品玩，未来的AI寻人可能不再局限于人脸或人体识别:“目前这些公司大多是通过目标寻找目标，未来会通过人脸、人体、衣服、状态、环境特征等各种属性一次性找出所有目标线索。，从而加快搜索效率。"
百度AI寻人也表示，虽然现有技术已经成功帮助7619个家庭团聚，但实际需求远远大于此。
“数据库的内容要不断丰富，人脸识别技术也需要更多新的场景。比如在救援系统中部署人脸识别功能，可以快速识别多次进站的人。”百度AI项目负责人补充道。
视频数据≠有效情报
以视频数据为核心的安防监控系统确实可以为警方提供大量的追查线索，但也是一种负担。
如果没有AI，面对这些监控视频，要找到人需要耗费大量的精力。以不久前走失的一位老人为例，“如果不是AI，我们需要查近300个摄像头才能找到老人的下落。假设我们每天查看10个小时的视频，3000个小时的视频资料，连续150天不吃不睡也看不完。但通过视频结构化系统，这项工作缩短到了几分钟，为寻人赢得了时间和人力成本。"
上面说的“结构化数据”就是人工智能中的数据挖掘和分析。目前安防摄像头采集的数据都是没有经过处理的原始数据，而结构化数据可以提取数据的特征信息，用系统能够理解的算法语言进行概括性描述，然后对海量信息进行快速筛选和整理，进行大规模的搜索、统计和分析。
这意味着原始的海量数据要经过深入合理的分析挖掘，才能成为有效的线索，辅助人工分析，有利于搜索。
比如摄像头在人工智能下捕捉到走失目标群体后，不仅能识别人体、人脸、外貌特征甚至环境条件，还能分析判断其行为甚至报警，甚至生成走失路线的数据预测等。之后人力要做的就是筛选，判断，优化。
AI追踪需要做的不仅仅是浅层的数据挖掘。在不同场景和情况下应用的有针对性的算法和应用，可以有效地将结构化的数据转化为有效的线索，这是现阶段人工智能的短板。
数据库难以共享
随着人工智能技术的不断完善，主动应用和提前预警成为可能，AI下的安全已经从传统模式追溯到实时监控和预防的趋势。
据PingWest品玩介绍，现在可以针对在逃且违法的重点黑名单人员，在更加开放的动态领域部署和控制部分AI系统空；同时也可以控制白名单的人的动向，比如走失的老人，被拐的孩子。这使得犯罪分子很难在严密的控制下有可乘之机。
但实际上，在一些拐卖儿童的案件中，犯罪分子会从人口控制密集的一二线城市转移到偏远地区。落后的开发、复杂偏远的地理环境是AI安全无法到达的盲区，如何解决这里的安全问题将是一个难题。
“其实AI寻人的意识也是我们面临的一个难题。“百度AI寻人项目负责人向PingWest表达了这样的困扰。”时至今日，仍有部分走失者家属不知道AI作为一种新的寻人方式，尤其是在偏远地区。后续将通过精准流量推送和区域下沉活动，让AI寻人实现进一步的精准传播和触达。"
假设在这样极端的条件下，我们还能得到走失儿童和嫌疑人的信息。按照各方寻人平台的操作流程，记者需要上传走失人员的照片，系统会进行人脸比对，生成比对结果。但这个比对结果与其所依赖的数据人脸数据库有直接关系，这些数据人脸数据库基本上来自与寻人平台合作的救援机构、公安、政府、路人等各种渠道。
然而，我们至今没有一个统一的平台，这意味着丢失的信息和背后的数据库，本地的监控视频资源和社会的监控视频资源分散在不同的地方，AI的数据分析依赖于这些数据。
数据共享也是影响AI寻人成功率的重要因素，似乎比技术更难推广。
百度AI寻人项目负责人告诉PingWest品玩，面对现实中相对独立的平台造成的“数据壁垒”，百度正在积极拓展合作伙伴。“我们正在接入国家救援和家庭寻找网络和婴儿之家等平台的数据。希望未来有机会与更多机构合作，通过Feed流分发+小程序服务，进一步发挥AI寻人平台和技术价值。”
对于AI找人来说，
技术只是这个互联网公益的一部分。
(应采访对象要求，某AI公司隐去了真实姓名。)
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