導讀：社會需要一種新的人工安全方法，人工智能和機器學習（ML）在改變物理安全領域發揮著關鍵作用
Technavio相關數據顯示，使人預計2018-2022年期間，臉識全球視頻監控市場預計實現接近11%的別更復合年增長率。將人工智能(AI)應用于實體安全行業有利有弊，加智但隨著越來越多的人工監控系統與大腦直接匹配，有關利用人工智能與監控在倫理方法上的使人爭論仍在繼續。
除了中國的臉識面部識別創業公司，比如Megvii的別更face++所獲得的6億美元私募股權投資；SenseTime從C輪融資中獲得了620萬美元；而Yitu技術從C輪融資中獲得了3億美元，面部識別技術的加智潛在應用也得到了很好的資金支持。
Umbo計算機視覺公司是人工一家臺灣創業公司，擁有1000萬美元的使人基于人工智能的視頻安全系統，可以理解人類的臉識行為。Umbo的別更首席執行官Shawn Guan說，實體安全已經伴隨我們有幾十年之久。加智
“我們在很多地方都可以看到攝像頭，比如學校、公共交通、辦公室，或者是住宅區，但我們大多數人都沒有情感上的聯系。”
當我們看到攝像頭時，我們感覺不太安全。
這里仍存在很大的脫節，但是人工智能將會改變這一點。”
“在未來，當我們走在街上，看到一個人工智能的攝像頭時，我們會感到安全，”Shawn Guan說。
Shawn Guan認為，人工智能是將安全行業從證據收集轉變為預防的關鍵。
“機器學習和理解人類行為的人工智能開啟了對公共安全和資產保護的實時態勢感知通道，比如確保沒有人能影響小學教育，闖入汽車或設施。”
“從今天開始的三到五年內，人工智能將會在所有關于物理安全系統的討論中，”他補充道。
埃倫伯根是Evolv技術公司的首席執行官和合作創始人。其是一種威脅檢測系統，它使用面部識別技術來篩選人們的面部表情。
Evolv獲得了3000萬美元的融資，投資方包括通用的CatalystLux資本、Gates Ventures和Data Collective。
“美國大規模槍擊事件的數量在持續上升，其中3起最致命的槍擊事件發生在去年。
對手正在變得更加先進，并瞄準了大型群體所聚集的大型開放空間。
社會需要一種新的安全方法，人工智能和機器學習（ML）在改變物理安全領域發揮著關鍵作用，”埃倫伯根說。
埃倫伯根說，面部識別也有助于通過識別進入某個地點或業務的個人來提高安全性。
埃倫伯根補充說：“這項技術可以通過數字圖像或視頻數據庫驗證一個人是否應該進入。”
“無論是在監視名單上的人，還是僅僅允許已知的用戶，該算法都在幫助安全專業人員積極監控和準備應對威脅。”
然而，重要的是要注意，僅僅面部識別是不夠的。
一個更大的安全計劃需要將識別工具與威脅檢測技術集成在一起，以真正防止未經授權的進入。”
更進一步，人工智能在安全領域的應用仍在發展中，而目前，它不能單獨工作。
“這項技術可以分析數據并識別模式，但不能總是確定每種模式是否會立即成為威脅。
這需要深刻的思考，而只有人類的大腦才能做到這一點。
最后，人工智能和人類智慧的結合將使我們能夠應對當今不斷變化的威脅格局。”埃倫伯根說。
“隨著生物識別技術和人工智能嵌入到安全技術中，我們將授權客戶采取積極的安全措施，并有能力將安全范圍繼續擴大，”埃倫伯根說。
“人工智能提供了一個關鍵的不同點，即系統學習的能力和我們在物理安全中看到的一種常見的ML應用程序是對象識別，在這個識別系統中，系統被輸入識別某種物體作為威脅所具有的+特征——比如槍、刀或炸彈的特征。
埃倫伯根說，與幾年前開發的機器視覺方法相比，今天的高級ML做得更好。
“結果是，我們的系統可以自動進行更多的監控，然后迅速向守衛發出潛在威脅的警報。”
對這些環境的自動監測減少了對全身輕拍的需要，創造了一個更少的侵入性和耗時的安全環境，需要更少的勞動力。”埃倫伯根說。
“在更大的環境中，傳感器可以確定某人的包是否可能包含威脅，然后追蹤訪客的下落。”
埃倫伯根說：“我們堅信，面部識別并不是為了讓人們參與進來，防止他們進入一個事件或制造事件，只是用來提醒潛在的可能性人物，這樣警衛系統就能更好地評估情況。”
“人工智能/面部識別和人類智商的結合，能夠幫助一個人做出正確判斷，即判斷是要進一步評估一個人還是調整系統的敏感度。”
為了安全起見，我們更愿意選擇使用相關的身份數據，并同意使用相關的身份數據，這是社會的責任，”埃倫伯根說。
埃倫伯根還說到，人類最偉大的美在于我們能夠迅速適應。
“一些人將人工智能的崛起與工業革命聯系起來。
當時人們擔心機器搶走了工作，最終，人們學會了與機器共存，并利用它們來推動人類向前發展。”
“今天，人們對人工智能可能帶來的變化有著類似的擔憂，但有一天，人工智能將不再是我們談論的東西，因為它將成為我們生活中一個完整的部分。
安全行業也持有同樣的理念。”
一些人將人工智能的崛起與工業革命聯系起來。
當時人們擔心機器搶走了工作，最終，人們學會了與機器共存，并利用它們來推動人類向前發展。埃倫伯根指出，在當前的威脅形勢下，我們將需要綜合安全解決方案，讓人們可以在不停歇的情況下走進一個熟悉的地方，無論是在體育場、辦公大樓還是火車站。
埃倫伯根說：“盡管我們仍在討論如何利用先進技術，比如面部識別所帶來的利弊，但是如果它能防止大規模傷亡或大規模槍擊事件的發生，那么它就是我們應該愿意做的交易。”
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