Ведущая совместная работа человека и машины в области безопасности

В последние годы все чаще слышится о симбиозе человеческого интеллекта и машинного зрения в сфере обеспечения безопасности. Но давайте начистоту: часто это скорее декларация, чем реальность. Реальный мир гораздо сложнее, чем красивые презентации. Мы, в ООО Чэнду Хуашэнкун Технологической компании (https://www.warsoncorobot.ru/), работаем с этим на передовой, и вот что мы видим на самом деле. Не просто интеграцию, а по-настоящему совместную работу человека и машины в области безопасности, где каждый партнер дополняет другого.

Проблема: Иллюзия автоматизации и человеческий фактор

Многие компании гонятся за полным автоматизированным контролем, полагая, что ИИ способен заменить человека полностью. Это утопия. ИИ отлично справляется с обработкой огромных объемов данных, выявляя аномалии и паттерны, которые человек может упустить. Но он не обладает контекстуальным пониманием, интуицией и, что самое главное, способностью адаптироваться к непредсказуемым ситуациям. Например, система распознавания лиц может ошибочно идентифицировать человека из-за плохого освещения или необычной позы. И вот уже сотрудник службы безопасности тратит время на проверку ложной тревоги.

Мы много сталкиваемся с ситуациями, когда автоматизированные системы генерируют большое количество 'ложных срабатываний'. Это приводит к перегрузке операторов, снижению их эффективности и, в конечном итоге, к потере доверия к системе. И здесь ключевая роль возвращается к человеку – ему нужно отфильтровать полезную информацию из потока шума. Но делать это эффективно может только человек, обладающий опытом и пониманием специфики объекта охраны.

Необходимость гибкого взаимодействия

Ключевым моментом является создание системы, в которой человек и машина работают в тандеме, а не в противостоянии. Это требует переосмысления процессов принятия решений и внедрения инструментов, которые облегчают взаимодействие между ними. Вместо того, чтобы полагаться на одностороннюю автоматизацию, необходимо разработать систему, которая позволяет оператору контролировать работу ИИ и вмешиваться в процесс принятия решений при необходимости.

Возьмем, к примеру, систему видеонаблюдения с функцией распознавания лиц. Машина выявляет потенциально подозрительного человека, а оператор получает уведомление и может посмотреть его изображение в реальном времени, оценить контекст и решить, нужно ли предпринимать какие-либо действия. Это не замена оператора, а его мощный инструмент.

Решение: Интеграция, а не замена

Наши разработки в ООО Чэнду Хуашэнкун Технологической компании ориентированы именно на этот подход – на интеграцию ИИ и человеческого фактора. Мы создаем системы, которые не только собирают и анализируют данные, но и предоставляют оператору всю необходимую информацию для принятия обоснованного решения. Например, наше решение для контроля доступа использует не только распознавание лиц, но и анализ поведения, сопоставляя его с базой данных известных угроз и паттернов. Это позволяет выявлять подозрительные действия, которые могут быть не заметны при простом распознавании лица.

Важным аспектом является и качество данных, на которых обучается ИИ. Без качественных данных даже самая продвинутая система будет давать неверные результаты. Мы уделяем большое внимание сбору и обработке данных, а также постоянной переподготовке моделей, чтобы они оставались актуальными и эффективными.

Пример: Система анализа аномального поведения

Мы разработали систему анализа аномального поведения для предприятий. Она анализирует данные с различных датчиков – камер видеонаблюдения, датчиков движения, датчиков открытия дверей – и выявляет ситуации, которые отклоняются от нормы. Например, если сотрудник внезапно начинает перемещаться по территории предприятия в нерабочее время или открывает дверь, которой обычно не пользуется, система автоматически генерирует предупреждение. Оператор получает информацию о потенциально опасной ситуации и может принять соответствующие меры.

Разработка этой системы прошла через несколько итераций. Мы столкнулись с проблемой: система генерировала слишком много ложных срабатываний, что раздражало операторов. Для решения этой проблемы мы усовершенствовали алгоритмы анализа данных и добавили возможность ручной корректировки результатов.

Вызовы и перспективы

Несмотря на значительный прогресс в области ИИ, существует ряд вызовов, которые необходимо решить для достижения по-настоящему эффективного совместного взаимодействия человека и машины в области безопасности. Одним из основных вызовов является обеспечение безопасности самих систем ИИ – защита от взлома и манипуляций. Второй – обеспечение конфиденциальности данных и соблюдение законодательства о защите персональных данных. И, конечно, необходимы постоянные инвестиции в обучение персонала и развитие новых технологий.

Мы уверены, что будущее безопасности – это совместная работа человека и машины. И ООО Чэнду Хуашэнкун Технологической компании будет продолжать разрабатывать инновационные решения, которые помогут создать более безопасный и надежный мир.

Развитие технологий: Облачные решения и машинное обучение

Облачные решения позволяют масштабировать системы безопасности и обеспечивать доступ к данным из любой точки мира. Это особенно важно для крупных предприятий с филиалами в разных регионах.

Машинное обучение – это ключевой инструмент для повышения эффективности систем безопасности. Благодаря машинному обучению системы могут автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям и улучшать свою производительность со временем.