Aisight

Presentando a AISight, la tenebrosa red de vigilancia pública a cargo de la Inteligencia Artificial

 

Imagine una gran ciudad completamente vigilada por un sistema de video, diseñado para supervisar cada movimiento de sus ciudadanos. Ahora imagine que el sistema esté dirigido por una máquina de inteligencia artificial de rápido ap

rendizaje, diseñado para detectar los delitos antes de que lleguen a producirse. No, no es un sueño distópica de un autor cyber-punk de ciencia ficción, o de los escritores del programa de televisión “Person of Interest”. Se trata de una realidad, es la ciudad de Boston, en la costa este de EE.UU. Y de la cual, muy pronto, podrían haber muchas más réplicas en las ciudades de todo el mundo.

A raíz de los atentados de la Marathon de Boston en abril del 2013, un hecho sobre el cual la policía y los medios del mundo se esforzaron por darle un sentido de enorme tragedia, el Departamento de Policía de Boston se contactó con una conocida  empresa para el desarrollo innovador y vanguardista de la tecnología de vigilancia, basado en la inteligencia artificial avanzada.

La empresa en cuestión, Behavioral Recognition Systems, Inc. (BRS Labs), está enfocada en el desarrollo de un software con sede en un edificio de oficinas en Houston, Texas, con el lema: “Nuevo Mundo. Nuevo Seguridad”.

Encabezado por el ex agente especial del Servicio Secreto John Frazzini, la empresa reúne a un equipo de gurús de la seguridad para influir en sus ambiciosos proyectos de inteligencia artificial. BRS Labs ha desarrollado uno de las plataformas más avanzados de vigilancia, y quizás más siniestras, conocidas por el hombre.

Análisis basado en la razón

AISight funciona mediante el uso de una forma particular de análisis, basado en la razón de las imágenes de vídeo, que promete cambiar la forma en que los seres humanos llevan a cabo la vigilancia de otros seres humanos.

La inteligencia artificial ya se utiliza a través de las redes de vigilancia en todo el mundo. En los sitios de alta seguridad, como las prisiones, las instalaciones nucleares o agencias del gobierno, es un lugar común que los sistemas de seguridad establezcan un número de alertas basados en el análisis de sus vídeos. Por ejemplo, si un objeto en la pantalla (una persona, o un coche) cruza una parte designada de la escena, se transmite una alerta al operador humano. El operador inspecciona el metraje y trabaja en las nuevas medidas sí es necesario tomarlas.

Este método de detección de comportamiento sospechoso, sin embargo, tiene una serie de inconvenientes: da mucho trabajo a los operadores, cada regla tiene que ser programado por un técnico y, de manera rutinaria, genera más falsos positivos que cualquier cosa útil. Lo que es más, significa que usted no puede mover la cámara o cambiar el medio ambiente sin tener que reprogramar todas sus reglas.

El sistema de AISight BRS Labs es diferente, porque no se basa en un programador humano para decirle qué comportamiento es sospechoso. Se entera por sí mismo.

El sistema permite a una máquina monitorear su medio ambiente y construir un perfil detallado de lo que puede considerarse un comportamiento “normal”. La IA puede entonces determinar qué tipo de comportamiento no es normal, sin una pre-programación humana.

Las redes neuronales artificiales

Lo que es más, AISight aprende de forma permanente y registra los cambios producidos en un comportamiento normal, así que no se requiere de una programación en curso de los operadores humanos. Para ello, emplea una tecnología conocida como “redes neuronales artificiales”, que imita el funcionamiento del cerebro humano.

Es más, el sistema BRS Labs es extremadamente fácil de aplicar, incluso a través de enormes redes dispares de equipo de cámaras anticuadas. La compañía afirma que es solo es necesario unos pocos días para la instalación completa del hardware y software.

Después de eso, el sistema se pone a “construir una base de conocimientos de forma autónoma siempre cambiante, a través de la actividad observada desde cada cámara en su red de vídeo”.

El software ya está en marcha en otras ciudades de los Estados Unidos, como Chicago y Washington D.C.

“Nuestro sistema se dará cuenta de las cosas que nunca pensó en buscar”, dijo Wesley Cobb, director científica de BRS. “Si nunca pensaste buscar un coche que circulaba hacia atrás hasta la entrada de un garaje, por ejemplo, nuestro sistema lo encontrará lo alertara, porque es diferente a lo que normalmente ve. El sistema se enseña a si mismo lo que debe buscar”.

La prevención de los crímenes en el futuro

BRS está trabajando con los organizadores de la Copa Mundial para tratar de prevenir los crímenes antes de que tengan lugar.

“Podemos reconocer un patrón precursor que podría estar asociado con un delito antes de que suceda”, dijo Cobb a los periodistas. “En muchos casos, se puede ver a alguien separándose de la multitud, asomándose a la parte trasera de los edificios, yendo a donde no debería estar”.

Las inevitables preocupaciones por la seguridad ya se han planteado. Mientras BRS dice estar “preocupado por los derechos de privacidad de las personas en todas partes”, no es difícil imaginar un futuro en el que todos nuestros movimientos sean evaluados, cuantificados y juzgados por generaciones de la inteligencia artificial cada vez más inteligentes.

Hay una cámara de seguridad por cada 11 personas en el Reino Unido, y se ha informado de que el ciudadano británico promedio es registrado en una cámara más de 300 veces cada día.

Países como Estados Unidos, Canadá y Alemania tienen reglas estrictas sobre lo que puede ser instalado en los sistemas de CCTV (Circuitos Cerrados de TV) y cómo se pueden utilizar las imágenes del público. Pero no fue hasta la plena aplicación de la Ley de Protección de Datos en el 2000 que todos los controles legales de las cámaras de circuito cerrado de televisión se pusieron en marcha en Gran Bretaña.

Si el sistema del BRS se abre paso a través de las lagunas legales, podríamos estar viendo más, no menos, vigilancia en el futuro cercano.

La vigilancia total en el redil de los siervos.