女幼师遭枪击身亡！女幼师路边遭枪击嫌犯已自杀，被枪击身亡原因竟然是它！工智能帮助抓罪犯

　　女幼师遭枪击身亡引起大家的高度关注和恐慌，走在路上被枪击这是怎么回事？是无意为之还是有意伤害？具体的我们一起来了解一下事情的真相，据最新消息称嫌疑犯已经自杀身亡了。在罪犯横行的年代，如何快速的抓住犯罪嫌弃人，人工智能助你一臂之力。

　　9月18日上午，柳州市柳江区基隆开发区发生一起命案，一名幼儿园女教师在街头遇害。警方经过侦查迅速锁定犯罪嫌疑人，并发出通告悬赏3万元通缉疑凶。9月19日，警方在侦查中发现了一具疑似该案犯罪嫌疑人覃某的男尸。

　　据柳江警方发布的案情通报，9月18日上午7时20分，柳州市公安局110指挥中心接到群众报警称：有一名女子倒在柳江区基隆开发区某小区入口处，请出警处置。警方迅速出警并将情况转接120，医务人员现场检查确认倒地女子已经死亡。案发后，柳州警方成立专案组全力展开侦查。

　　经查，女死者姓莫，是一名幼儿园教师，致其死亡的作案工具初步判断为“射钉枪”。警方经过侦查，锁定与死者存在感情纠葛的25岁柳江区男子覃某有重大作案嫌疑。犯罪嫌疑人覃某身高约1.7米，中等身材，逃跑时穿浅蓝色短袖T恤，蓝色长裤，黑色鞋子，背有一个单肩男式挎包。

　　为尽快破案，柳江警方发出悬赏公告通缉命案嫌疑人覃某。悬赏公告称，对于直接提供线索协助抓获覃某的市民，警方将给予3万元奖励并为其严格保密。

　　9月19日下午，记者向民警处了解得知，警方在侦查中发现一具男尸，死因疑似自杀身亡。这名死者的衣着和体貌特征，与警方正在通缉的命案嫌疑人覃某相符。目前，警方正对这名男死者的身份作进一步核实确认。

　　随着摄影时代的到来，19世纪的一小部分科学家们坚信，通过人类的面部特征，可以找到准确识别犯罪分子的方法。虽然他们的猜测受到了质疑，但新的人工智能技术证明，他们的想法也许是可行的。中国上海交通大学的Xiaolin Wu和Xi Zhang让大家对这种面部识别观念又有了新的认识，同时他们还建立了一种神经网络，可以通过简单看脸来挑出犯罪分子。

　　为了验证这点，研究人员使用了一系列机器视觉算法，对一系列的罪犯和非罪犯的照片分别进行研究，从而来证实神经网络是否能够正确的告诉他们结果。在这个过程中，科学家们为神经网络提供了总共1856张身份证照片，18岁至56岁之间，面部无毛发，只有一半有过犯罪历史。研究人员仅使用了90%的照片训练AI，使其识别两组照片之间的差异，同时剩余的10%用来测试。

　　结果当然令人深刻。神经网络可以准确识别犯罪分子的概率为89.5%，十分惊人。研究人员说，“这些高度一致的结果证明了，自动化面部感应推断应用在犯罪识别上的可行性，尽管围绕该话题有很多的历史争议。”如MIT Technology评论所解释的，神经网络从三个方面定义其面部特征：罪犯比非罪犯的上唇弯曲率平均要大23%；眼睛两个内眼角的距离要短6%；从鼻尖到嘴角两条线之间的角度要小20%。

　　更有趣的是，与非犯罪分子相比，犯罪分子彼此之间面部特征的差异要更大一些。“换句话说就是，跟犯罪分子的面部相比，一般遵纪守法的公众的面孔具有更大程度的相似性，或者说犯罪分子的面部在差异化程度上比正常人更高，”Xiaolin和Xi进一步说。虽然有争议，但研究结果并不奇怪。如果心理学家可以帮人类从非犯罪分子中正确辨认出犯罪，那么机器也可以做到 - 尤其是，因为神经网络是建模在人类大脑之后的。

　　然而，关于这个特定研究的参数还有太多的问号，以至于还不能斩钉截铁得相信它提出的方法。提供给神经网络的照片样品受到了严重的限制，至少，当涉及到AI解析照片的质量和数量这两点的时候是这样的。我不怀疑人工智能技术有一天能够以无可挑剔的成功记录执行各种面部识别任务。 但是，考虑到将遵守法律的个人标记为潜在的安全威胁是多么的威胁，最好轻描淡写地走这条路。

　　我不怀疑人工智能技术有一天会完美的完成各种面部识别任务。但是，考虑到将遵纪守法的个人标记为潜在安全威胁是多么可怕的一件事，所以如果考虑应用此种技术，最好还是慎重一下。前往此页面了解有关研究范围和研究目标的更多细节。这里是一个完整的PDF版学术资料。