существенных моментах.
Для начала, в частности, следует упомянуть весьма впечатляющую технологию распознавания речи Sigard, на рынке средств безопасности продвигаемую разработчиками как "система выявления агрессивности" в голосах людей. Сразу же надо подчеркнуть, что создателями этой системы являются не англичане, а голландская фирма Sound Intelligence (www.soundintel.com). Отсюда понятно, что наибольшее распространение приложения Sigard пока что получили на улицах Роттердама, Амстердама, ещё нескольких городов Нидерландов, а также в нескольких голландских тюрьмах. Однако явный интерес к технологии со стороны британских властей, и уже проведённые испытания на улицах Манчестера, Ковентри, Глазго и некоторых районов Лондона сулят "Сигарду" действительно большое будущее.
Как рассказывают сами разработчики данной системы, идея Sigard выросла из научно- исследовательского проекта университета г. Гронингена, в рамках которого занимались созданием компьютерных моделей работы внутреннего уха человека. Улитка внутреннего уха (Cochlea), представляющая собой спиральный канал, является главным в организме слуховым анализатором, воспринимающим и распознающим звуки. Голландские же исследователи занимались созданием компьютерной линейной модели, которая формировала "кохлеограмму" для продвинутого частотного анализа звуков на входе системы.
В процессе этих исследований один из учёных попытался применить ту же самую модель внутреннего уха для решения задачи об автоматическом выделении и распознавании речи среди шума. Было установлено, что алгоритм действительно можно применять для эффективного отбора фрагментов, относящихся к речи, попутно убирая остальной шум. В 2000 году для извлечения прибыли из технологии была основана фирма Sound Intelligence, изначально сфокусировавшаяся на разделении голоса и шума для средств автоматического распознавания речи. Побочной линией этих же исследований был анализ неречевых сигналов.
В 2003 году к компании обратилось за помощью руководство Голландских национальных железных дорог, где нуждались в эффективном распознавании нескольких характерных звуков, обычно указывающих на типичные проблемы железнодорожных станций и поездов (звуки разбиваемого стекла, распыления краски из баллончиков, агрессивные голоса хулиганов и т.д.). В конечном же итоге данный проект развился в нынешний базовый продукт Sound Intelligence — систему Sigard для выявления агрессивности на основе анализа звуков, издаваемых кричащими людьми. Компьютер выявляет характерное перенапряжение голосовых связок, что как правило происходит только в случаях реальной агрессии. (По свидетельству специалистов, актеры театра и кино обычно лишь имитируют гнев или сильный испуг, так как регулярное реальное воспроизведение этого состояния может весьма серьёзно повредить голос.)
Как комментируют это разработчики Sigard, их система заточена под выявление физиологических изменений, воздействующих на человеческий голос в ситуациях агрессии: "Это другое состояние, нежели то в котором вы находитесь обычно. Когда вы переполнены адреналином, ваш голос становится искажённым. Вы начинаете кричать и вы пытаетесь воздействовать голосом на других". В человеческом мозге выявление таких перемен происходит естественным образом. Однако для того, чтобы научить подобным вещам компьютер, потребовалось почти десять лет исследований.
В отличие от весьма сомнительных технологий типа речевых "детекторов лжи", которые по особенностям голоса людей якобы могут выявлять, лгут они или говорят правду, система Sigard совершенно не претендует на подобные сверхъестественные способности. Она просто делает то, что обещает — выявляет потенциально опасные ситуации в непростых делах межчеловеческого общения. В реальных условиях эксплуатации Sigard это выглядит примерно так. Пока в зоне, находящейся под контролем, не происходит ничего необычного, экран монитора просто отмечает громкие звуки, вроде проехавшего грузовика, гудков автомобилей или детских криков, однако система не предпринимает никаких действий. Но как только слышен голос с характерными признаками агрессии, система подает охране сигнал тревоги, а камера видеонаблюдения соответственно разворачивается и направляет объектив непосредственно на источник крика.
Обычная проблема подобных систем, как известно, это большое количество ложных тревог. Однако по результатам многократных тестирований Sigard и по впечатлениям сотрудников тех структур, где эту систему реально используют, технология оказывается действительно очень полезной в делах раннего выявления, а при своевременной реакции — и предотвращения преступлений.
Другой вопрос — сколь далеко можно развивать столь многообещающую технологию. Хотя в компании Sound Intelligence особо подчеркивают, что их система Sigard не записывает прослушиваемые разговоры, из этого совершенно не следует, что её нельзя соответствующим образом модифицировать. Именно на этот аспект напирают британские правозащитники, протестующие против массовых тестирований Sigard в городах Великобритании — поскольку тяга местных властей к тотальной слежке за населением давно не является секретом. А опубликованные ныне данные это лишь подтверждают.
В июле текущего года не кто-нибудь, а новый министр внутренних дел Великобритании Тереза Мэй призвала поставить систему полиции ANPR (автоматического распознавания номерных знаков автомобилей) в более чёткие рамки государственного регулирования.
В настоящее время система ANPR интенсивно используется всеми местными органами полиции, а также службой таможенных и налоговых сборов, управлением по борьбе с организованной преступностью, министерством обороны и, конечно же, контрразведкой. Согласно официальным данным, свыше 4 тысяч (4045) стационарных и мобильных видеокамер ежедневно поставляют в базу данных более 10 миллионов сообщений о передвижениях всех транспортных средств по территории Англии и Уэльса (шотландский сегмент ANPR управляется и регулируется отдельно). В суммарном же исчислении Национальная база данных ANPR уже сейчас содержит свыше 7,6 миллиарда записей, а потенциально способна принимать и обрабатывать до 50 миллионов сообщений ежедневно.
Главной целью системы ANPR при её создании назывались помощь полиции в отлове водителей, уклоняющихся от уплаты транспортного налога и обязательного транспортного страхования. Кроме того, с самого начала (что также было очевидно) база данных с её датамайнинговыми функциями стала применяться для выстраивания подробных профилей относительно всех перемещений конкретных машин, попавших в поле зрения того или иного серьёзного расследования.
Но при этом — чему поразилось и сама новая госадминистрация — в государстве нет сколь-нибудь четко сформулированных правил для надлежащего обращения со столь мощным шпионским инструментом.
Поэтому предложенные ныне правительством варианты регулирования ANPR включают в себя такого рода пункты.
Установление законного права на сбор и хранение данных ANPR для нужд полиции. Точное определение того, как именно данная информация может быть использована полицией. Ограничение круга тех, кто конкретно и как долго может хранить данные ANPR. Установление перечня тех, кто может иметь доступ к данным ANPR и для каких целей. Правовое обеспечение для массовой передачи данных между правительственными агентствами, а также между частным сектором и полицией для согласованных целей. Обеспечение прозрачной работы камер ANPR для публики за исключением тех случаев, когда они используются для скрытного наблюдения.
Как ехидно прокомментировали этот перечень в английской прессе, для невежественных в государственных делах наблюдателей, вроде журналистов, практически всё из приведенного списка звучит как набор вещей, с которыми властям следовало бы определиться на очень ранних этапах проекта, а не сильно после того, как он уже вовсю запущен в работу...
Промзона: Ножи Фибоначчи
Автор: Николай Маслухин
Если кухня – лицо хозяйки, то ножи – её сердце. По ножам сразу видно, что и как здесь готовят, поэтому, наверное, творческие люди никогда не оставят эту тему в покое. Вот и дизайнер из Брюсселя Миа Шмелленбэч придумала набор кухонных ножей, которые удобно
