К настоящему времени становится ясно, что волнение вокруг искусственного интеллекта сопровождается большим количеством путаницы относительно того, чего эта технология способна фактически достигнуть. В сегменте безопасности эта путаница усугубляется концепцией распознавания лиц, с которой часто ассоциируется искусственный интеллект. По правде говоря, существует особая область ИИ, а именно машинное обучение, что может иметь весомое значение с точки зрения повышения безопасности среды и, в частности, поддержки выделенного персонала в этой работе.
Для компаний со сложными требованиями к защите, весомую часть операций по обеспечению безопасности представляет человеческая рабочая сила. Тем не менее, повышенный спрос на персонал мониторинга, а также охранников в сочетании с нехваткой рабочей силы, приводит к весомой перегрузке ресурсов безопасности этих компаний. Вот что делает технологии такими необходимыми.
Давайте посмотрим на роль, которую искусственный интеллект может и не может играть в сегменте безопасности, и на то, как технология способна предоставить предприятиям возможность лучше защищать свои помещения.
Барьеры к действию для искусственного интеллекта
Что интересно в искусственном интеллекте, так это несоответствие между тем, какой технология имеет потенциал для достижения в теории, и тем, для чего компании могут использовать ее в действительности. Для начала, некоторые из самых амбициозных видов использования ИИ достижимы только при огромном объеме вычислительной мощности и чрезвычайно дорогостоящем оборудовании — тратить такие непомерные суммы, чтобы эти стремления стали реальностью, было бы нецелесообразно.
Кроме того, использование искусственного интеллекта для контроля за деятельностью других людей с помощью видеонаблюдения или контроля доступа связано со сложными этическими последствиями. Когда вы устраняете то, что практически не возможно, а что неэтично — какое использование искусственного интеллекта в системах безопасности остается? В конечном счете, охват ИИ в этой области — это не то что люди не делали прежде, а то, что продолжают делать, но лучше.
Что можно сделать?
В этом году предприятия будут изучать и раскрывать действительные преимущества искусственного интеллекта в сегменте безопасности. Некоторые связаны с тем, как машинное обучение способно улучшить камеры видеонаблюдения. В то время как традиционные комплекты видеонаблюдения, которые просто записывают события, примерно так же полезны, как и взломанный замок, решения видеонаблюдения на основе видеоаналитики способны весомо улучшить защиту бизнес-среды. Решение предлагает нужную поддержку работникам службы безопасности, помечая подозрительные события, делая их проще в управлении. Однако, есть одна проблема, которая угрожает сделать бессмысленными оповещения на основе программного обеспечения с видеоаналитикой — это ложные срабатывания сигнализации, что тратят время сотрудников на мониторинг и бесполезно нарушают деловую активность.
Таким образом, для того, чтобы система безопасности была «обучена» распознавать предполагаемые угрозы, нужен элемент машинного обучения. Это дает выполнить предварительную калибровку видеонаблюдения, которая затем сможет точно различать людей и транспортные средства (что могут представлять опасность для помещений), от элементов живой природы и других безобидных объектов. Технология машинного обучения создает дополнительные решения видеонаблюдения, которые способны весомо повлиять на повседневную деятельность персонала. В ситуации, когда лимитированная рабочая сила не может позволить себе тратить время на ненужные события, ценность машинного обучения как инструмента, который помогает отфильтровывать ненужные предупреждения, неоспорима. Для групп безопасности это предоставляет шанс оптимизировать ресурсы и продуктивно защищать бизнес, реагируя на действительные инциденты активно, а не ретроспективно.
Человеческая интерпретация искусственного интеллекта
Понятно, что некоторые компании хотят в полной мере исключить человеческий компонент из процессов безопасности. Но насколько экономически выгодно для компаний исключить рабочую силу и полагаться исключительно на искусственный интеллект для выявления и реагирования на угрозы?
Вклад живого человека в этом вопросе весьма важен. В конце концов, всегда есть сотрудник, который проводит первоначальное «обучение» — устанавливает правила, калибрует систему. Конечно, современные и изощренные технологии облегчают жизнь сотрудникам службы безопасности, оперативно направляя их внимание на подозрительные события в режиме текущего времени — но человек все время будет вовлечен в этот процесс: интерпретировать пожарную или охранную сигнализацию, и пользоваться интуицией для принятия соответствующей реакции.
Каким бы привлекательным это ни казалось, исключение принятия решений человеком из операций по обеспечению физической безопасности может привести к катастрофическим инцидентам для отдельных лиц, предприятий и развития самого искусственного интеллекта. Все может пойти не так — если невинные люди пострадают в этом процессе, останется только винить технологии, а это бросит тень на развитие и использование искусственного интеллекта в целях безопасности.
По мере появления новых технологий, когда бизнес-ландшафт становится все более цифровым, компании имеют привилегию выбирать подходящие инструменты для достижения поставленных целей. Машинное обучение способно упростить и улучшить анализ информации, в том числе данных, собираемых внутренними и уличными IP камерами — это дает предприятиям вывести обнаружение угроз на новый уровень.
