Cómo la IA está transformando la videoseguridad y la protección en lugares públicos
La inteligencia artificial ha revisado rápidamente una amplia gama de industrias, y la videoseguridad no es una excepción. Esta tecnología, especialmente en lo que respecta al reconocimiento facial, ha cambiado la forma en que monitoreamos los espacios públicos e identificamos el comportamiento delictivo. Para entender dónde estamos ahora, primero hay que entender de dónde venimos.
Cómo han evolucionado la seguridad y la vigilancia
Estamos en un período de renacimiento tecnológico para las capacidades de seguridad y vigilancia. Sin embargo, las actividades diseñadas para mantener a las personas y los lugares seguros comenzaron con métodos altamente manuales. Desde entonces, organizamos nuestros esfuerzos y aprendimos nuevas formas de aprovechar la tecnología para nuestro beneficio.
Responsabilidades compartidas
La videoseguridad tradicional comenzó como algo centrado en las personas, lo que quiere decir que si querías asegurar un espacio público, las personas tenían que hacer el trabajo preliminar para garantizar esa videoseguridad. Era responsabilidad de la comunidad, y la gente lo entendía, de ahí el “alboroto” de perseguir y detener al sospechoso cuando se sospechaba de un delito. Incluso las primeras guardias de ciudades y pueblos se basaban más en la comunidad que en las instituciones formales y oficiales.
Por supuesto, cuando se introdujeron las fuerzas policiales profesionales, la dinámica cambió, lo que permitió que la sociedad se volviera más pasiva. El modelo pasó de uno de responsabilidad compartida a uno con un grupo dedicado de profesionales.
Monitoreo de televisión
Eventualmente, la tecnología entró en la mezcla para aumentar los esfuerzos policiales. Una de las principales iniciativas fue la introducción de circuitos cerrados de televisión (CCTV) en los espacios públicos. La idea inicial era que CCTV serviría como elemento disuasorio, por lo que sería menos probable que las personas cometieran delitos. El problema fue que las personas vigiladas se dieron cuenta de que las cámaras no serían vigiladas porque dependían de un ser humano capaz de prestar atención en todo momento. Si el personal de seguridad no estuviera mirando a la cámara en el momento del incidente, no vería nada ni enviaría a nadie.
Por supuesto, CCTV fue, y sigue siendo, increíblemente valioso. Como algo así como un precursor del reconocimiento facial avanzado, CCTV se convirtió en una herramienta forense. Con él, puede examinar un evento después de que haya ocurrido, determinando, por ejemplo:
- Qué causó que ocurriera el evento
- En qué áreas y horas se implementó CCTV
El circuito cerrado de televisión básico se ha convertido en sofisticados sistemas de videovigilancia que también se utilizan con frecuencia de manera proactiva cuando las autoridades esperan problemas de algún tipo. Esto sucede a menudo en eventos deportivos, donde la violencia de la multitud es común fuera de los estadios. La policía vigila a individuos específicos como una versión de reconocimiento facial.
Introducción a las computadoras
Se necesita prueba y error para perfeccionar una solución, y la verdad es que la primera tecnología de reconocimiento facial era relativamente ineficaz. La gente se dio cuenta de que si apuntabas la cámara en una dirección, no podías ver lo que estaba pasando en otra parte. Sin embargo, la visión artificial introdujo posibilidades ampliadas.
La visión artificial tiene tres aspectos: clasificación de objetos, identificación de objetos y seguimiento de objetos.
- La clasificación de objetos lo ayuda a diferenciar los objetos entre sí y puede alertarlo sobre personas que infringen las reglas.
- La identificación de objetos le permite identificar objetos en asociación con personas (p. ej., todos los que llevan una mochila).
- El seguimiento de objetos brinda información sobre las acciones humanas relacionadas con los objetos (p. ej., las razones detrás de sus acciones y qué ha desencadenado la respuesta).
AI ayuda a mejorar la videoseguridad en el momento o le informa lo más rápido posible para que se puedan tomar medidas para mitigar cualquier daño.
Por qué los humanos y la tecnología son vitales
Ciertamente puede tener uno sin el otro, pero puede que no sea tan satisfactorio. Eso también es cierto para los humanos y las computadoras en seguridad. Cada lado puede hacer algo con lo que el otro necesita ayuda, por lo que trabajan mejor juntos.
Capacidad de la computadora
La inteligencia informática eleva la capacidad humana. Nosotros, como humanos, estamos inherentemente limitados en lo que podemos hacer. Sin embargo, los sistemas informáticos siguen funcionando. No se distraen, no se toman tiempo libre, no miran hacia otro lado ni se enfocan en algo equivocado. Por el contrario, cuando se implementa la visión por computadora y la red neuronal se entrena para diferenciar entre cosas, funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año.
Contexto humano
Sin embargo, la visión artificial no es perfecta. Puede buscar actividad fuera de lo común, pero luego debe confiar en un ser humano para actuar en consecuencia. Eso se debe a que los humanos tienen la capacidad de comprender el contexto, mientras que las computadoras solo entienden los datos y las entradas. Por ejemplo, un sistema de visión por computadora podría reconocer una cara real, pero no podría distinguirla de una cara en una camiseta. Con el beneficio del contexto, los humanos aumentan la IA al hacer estas distinciones y juicios de valor sobre si algo es sospechoso.
Dilemas éticos y posibilidades futuras
La IA y el reconocimiento facial tienen el potencial de ayudar a las empresas a expandir sus capacidades de videoseguridad rápidamente, pero el asunto no es exactamente blanco o negro. Debe sopesar la ética frente a los posibles avances y proceder en consecuencia.
Tonos éticos de gris
Fácilmente, la pregunta más divisiva con respecto a la IA y el reconocimiento facial es moral: solo porque tecnológicamente podemos hacer algo, ¿deberíamos hacerlo? La respuesta no es clara, pero habla de la relación entre las acciones y las expectativas.
Piense por un momento en la antigua política de los restaurantes: “Sin camisa, sin zapatos, sin servicio”. El dueño del restaurante está en todo su derecho de exigir un cierto nivel de decoro y modestia en su establecimiento, y usted ha accedido a patrocinar el negocio. El reconocimiento facial sigue una lógica similar. Si ingresa a instalaciones privadas, ha decidido hacerlo y aceptar sus reglas, que incluyen el despliegue potencial de reconocimiento facial o sistemas de inteligencia artificial. Por supuesto, el desafío es que las personas tienen cierta expectativa de anonimato.
Avances futuros
Es casi imposible anticipar cómo la IA y el reconocimiento facial seguirán dando forma y transformando la videoseguridad y la vigilancia para las empresas. Sin embargo, desde los modestos comienzos derivados de CCTV, la tecnología de videovigilancia ya ha ampliado nuestras capacidades forenses y las alertas en tiempo real han sido efectivas para reducir la incidencia de delitos. La próxima parada podría ser el análisis predictivo, en el que los comportamientos públicos podrían predecirse con bastante certeza. Con esta capacidad, podemos recopilar inteligencia para reducir el crimen, o incluso detenerlo antes de que ocurra.
Fuente: Security Infowatch
