概念

项目研究者、梅隆大学心理学系的凯塔尼说，“我们希望通过这个任务从复杂的视觉背景中辨别出人未来的行为，这是一种行为预测。”

应用

机场车站战场都能用

在日前举行的一场智能、防御和安全主题科技大会上，美国人工智能界前锋，卡内基梅隆大学展示了最新的研究成果，其属于美国军方资助的一个庞大的人工智能体系，叫做“心灵之眼”。

“心灵之眼”具有学习功能，可以将不同的信号联系起来。比如，机器能够辨别出人的不同基本动作，如“走路”、“跑步”、“抬”、“拾起”、“中止”、“跟随”、“追逐”等。

一个人将一个包裹拽到另一个地方，这一连串的动作，在“心灵之眼”的分析中，就被拆解成“人”、“包”、“拾起”、“弯腰”、“拖动”、“停止”等多个元素。如果在机场等特定地方，这个人拖动很重的包裹到一个地方，丢下包裹便走，机器便会认为这是一种可疑行为，马上发出预警。

对可疑行为的辨别，大多通过人眼观察。闭路电视监控室中雇用了警卫，每时每刻观察着可疑行为，但这样的方式需要大量的投入在人工上，而且人眼也不能保障所有细节都被观察到。如果用机器来进行监控，则廉价很多，而且不会遗漏掉重要的危险信号。

研究人员认为，“心灵之眼”可以安装在机场、公交车、火车站等特定地方，它甚至可以用在战场，对普通行为和可疑军事行为进行辨别。未来某一天，这系统可以完全取代闭路电视监控系统。

原理

借用地震模型预测

在现实世界中，预防犯罪正在逐渐成为热门话题，很多研究机构都在加紧研制类似的智能机器。

在预测方法上，“对未来最好的预测便是过去”这一说法便是很好的思路。通过对已经发生的历史犯罪数据和趋势进行数学模拟，可以帮助提高预测准确率。美国加州桑塔克拉尔大学的数学家开发出一套可以预知犯罪地点的软件。这套软件不停收集过去发生的犯罪事件，通过概率统计和数学模型，得出即将发生犯罪事件的地点。

研究者乔治·莫合勒认为，有些犯罪有着可以预测的模式。比如，有的入室抢劫，往往会在成功抢劫了一户人家后，几天后在附近继续作案，这有点像地震后发生的余震。事实上，这种犯罪预测模式，也类似余震预测，可以对一些“犯罪”进行预测。

在犯罪率较高的洛杉矶，警方已经开始启用“预测巡警”，通过桑塔克拉尔大学开发的数学模型，在警方指挥部的地图上，标示出一些红色方块，这意味着该地区是入室抢劫、偷车等犯罪行为的热点地区，警方会在该地区加强巡逻。据悉，“预测巡警”对犯罪的预测准确率高达71%，在这一技术的帮助下，洛杉矶市的抢劫率减少了19%。

除了地震预测模型之外，也有科学家将目光放到传染病扩散模型上。

伦敦城市大学的科研人员认为，犯罪不仅仅只在一个地方发生，还会像传染病一样扩散。科研人员借用疾病扩散数模开发出犯罪预测模型，根据这一模型，住户在空间和时间上离一场已经发生的抢劫案越近，其被“感染”的可能性也越高。

研究者对英国利物浦市特定区域犯罪事件之间的距离和时间差进行分析，发现各类抢劫案之间存在着2周时间差和400米的距离差，也就是说，犯罪事件以这样的趋势在扩散。利用疾病扩散模型，科学家预测出了20%的未来抢劫案。

前景