疑犯,还是吃瓜群众？

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疑犯，还是吃瓜群众？

作者：生猛海鲜

来源：《科学Fans》2017年第01期

如果你是阅片无数的刑侦剧资深铁粉儿，那你一定对《犯罪心理》《24小时》《疑犯追踪》这样的美剧如数家珍。从最早的全靠自身能力破案，到现在的高科技引入，相信你一定也从这些美剧中深深体会到了科技带来的变化。随着犯罪分子们扑朔迷离的身份与难度超高的犯罪手法不断进步，探员、特工们的工作难度也在不断增加。不过，好在有先进的人工智能，能够帮助他们在调查过程中提前预测到犯罪分子的动向，查出他们的真实身份。 数据挖掘不是事儿

数据挖掘（Data Mining）是人工智能比较常见的应用方向之一。数据挖掘，顾名思义，是一种在海量并且看似毫无关联的数据中寻找出大量也许有用也许没用的发展规律，应用于新的数据并且得出结论的人工智能应用方向。在给定大量数据的情况下，机器能通过对已有数据进行学习得到一个量化或者非量化的模型，并将其应用于新得到的数据中。

在美剧《疑犯追踪》里，人工智能The Machine就运用了典型的数据挖掘，而两位男主人公前期也基本是依靠The Machine提供的社保号码来寻找救助对象，预防犯罪。不过这个人工智能，从始至终都没有对获取的信息进行过单纯的判断，它只是在一个模型中通过大量的计算和分类，从而选出权重最高、特征最明显的一个号码。这种仅仅提取最明显特征而不涉及任何智能化判断的应用，就是典型的数据挖掘技术。

在这里，数据挖掘成为了统计分析方法学的延伸和扩展，它能够在预测犯罪方面起到令人满意的准确度，但同时也对使用者的要求很高。不过随着计算机能力的不断增强，人们也能完成难度较高的数据挖掘工作。而一些新兴的人工智能技术在数据挖掘领域也取得了很好的效果，如神经元网络和决策树，在足够多的数据和计算能力下，它们几乎不用人的关照，就能自动完成许多有价值的功能。数据挖掘利用了人工智能和统计分析这两门都致力于模式发现与预测的学科所带来的好处，将这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且能够更专注于自己所要解决的问题。 学习思维来辅助

除了简单的数据挖掘，还有一些人工智能则或多或少运用了“学习”的思维在里面，比如《黑镜》第三季“全网公敌”中的AI。在这种情况下，人工智能不再是单纯作为“计算模型”的角色，它会通过不断地学习和归纳发展拥有自己的价值观，并在调查过程中起到很大帮助。

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