美国政府看好的安检新手段是深度神经网络技术
新浪    2017/6/26 22:55:00    关键字:美国政府,安检,手段,神经,网络技术      浏览量:
    美国国土安全部(DepartmentofHomelandSecurity)正在寻求数据科学家的帮助,来提升机场的安检技术。

    周四,该部门联手Google,将发起一项奖金150万美元的竞赛来构建计算机算法,用于自动识别安检站人体扫描仪拍摄图像中的夹带物品。这项为期六个月的竞赛由政府出资、Kaggle组织承办。Kaggle是一家聚集了超过100万名数据科学家的网站,最近刚被Google收购。

    Kaggle创始人兼首席执行官安东尼·戈德布卢姆(AnthonyGoldbloom)表示,虽然数据科学家可以采用任何技术构建算法,但是本次竞赛采用的是深度神经网络技术。神经网络是复杂的数学系统,可以通过分析海量的数据来学习具体任务。譬如将数百万猫的照片提供给神经网络,它就可以学习识别图像中的猫。

    Google和Facebook等公司利用该技术识别网络图像中的人脸、辨别智能手机接收的语音指令,或是将一种语言翻译成另一种。但是这项技术的潜力巨大,不仅仅局限于智能手机应用或是其他在线服务。



 美国交通安全管理局的员工展示一台人体扫描仪。图片版权:Daniel Rosenbaum/《纽约时报》

    今年年初,Kaggle举办了一场100万美元的竞赛,用来构建能够在CT扫描中识别肺癌症状的算法,希望科学家们再接再厉,将神经网络技术应用于医疗保健领域。如今,人们期待神经网络也能帮助自动系统更为精确地识别人体扫描图像,这样安检处的工作人员就能节省更多时间,不再需要将乘客拉到一边,一一拍打检查。

    提及越来越多的公司、学者和研究人员正致力于神经网络的开发,戈德布卢姆说:“一开始我们试着识别什么是狗,什么是猫。不过现在,我们要解决的是更加严肃问题。”

    前美国交通安全管理局(TransportationSafetyAdministration)副局长、现任安全顾问约翰·H·哈林斯基(JohnW.Halinski)对“众包”的理念表示欢迎,因为这样可以充分利用所有数据科学家的技能。他说,“众包”变得越来越重要,因为目前机场安全依靠的只是少数几家大公司。

    美国国土安全部科技部门的项目负责人约翰·福琼(JohnFortune)说:“我们部门以外擅长解决难题的人还有许许多多。”国土安全部和其他几家机构正在研究改进机场安检处使用的技术。交通安全管理局即将推出新的CT扫描系统,可以自动识别夹带在旅客行李中的物品,另外至少有一家名为SmithsDetection的公司正在探索将神经网络技术应用于安检站口。

    理论上,神经网络可以加快机场安检的改进速度,主要因为这种系统能够从数据中快速学习,对单独的规则或是工程师精心编写的代码依赖较小。

    为了帮助数据科学家和机器学习的研究人员训练算法,国土安全部提供了超过1000台三维人体扫描仪。国土安全部并未共享国内各机场每天超过200万人的扫描图像,而是由交通安全管理局的工作人员自愿帮忙。他们在新泽西州某实验室内测试用的一组扫描仪前反复走过,从零开始为这场竞赛创造数据。有些时候,工作人员会夹带物品通过扫描仪,并仔细标记拍摄下的图像。

    通过分析这些数据,神经网络和其他算法能够独立准确地定位人们夹带的物品。数据分析公司DataRobot的创始人兼首席执行官杰里米·阿津(JeremyAchin)认为,神经网络非常适合完成这样的任务。但他也警告说,该技术也会犯错,有时还可能受到恶意攻击。研究表明,通过分析基于神经网络的图像识别系统的表现,不法之徒能够标记或者改变物体,让系统误以为看到了不存在的物品,或者无视实际存在的东西。

    戈德布卢姆称,鉴于以上原因,目前首要目标并不是开发可以替代人工安检的技术,而是减轻安检人员的负担。而在医疗保健领域,研究人员认为深度学习技术可以增强医生的能力,而非替代医生。至少短时期内,机场安检工作方面也是如此。

    不过人们希望,假以时日,这项技术和其他科技能够大幅提升安检工作,包括乘客行李扫描、货物扫描,以及人脸识别等任务。安东尼·罗曼(AnthonyRoman)曾是名商业飞行员,现在经营着一家风险管理公司Roman&Associates。他说道:“用来识别行李中或乘客随身携带的危险物品时,现有的算法还不算太差。然而错判的几率会越来越小,今后10到15年内,预计所有这些工作都能实现自动化。”