人工知能は、最大90％の精度で犯罪を予測できます。

犯罪予測アルゴリズム

人工知能と機械学習の進歩は、犯罪と戦うためにそれらを使用したい政府の間を含めて、非常に興味深いものです。

シカゴ大学と社会学者の研究によって収集されたデータを使用して、公開されているデータからパターンを学習することによって犯罪を予測する新しいアルゴリズムが開発されました。彼は数週間前に将来の犯罪を首尾よく予測していることがわかりました。精度は約90％です。

どのようなデータが使用されていますか？

新しいツールは、暴力犯罪（殺人、暴行、暴行）と財産関連犯罪（強盗、自動車を含む盗難）の2つのカテゴリのイベントをカバーするシカゴ市の履歴データを使用してテストおよび検証されました。

このデータが使用されたのは、歴史的な不信感があり、法執行機関との協力が欠如している都市部の警察に最も頻繁に報告されたためです。このような犯罪は、薬物関連犯罪、交通逮捕、およびその他の犯罪の場合のように、法執行の偏見の傾向も少なくなります。

アルゴリズムはどのように機能しますか？

新しいモデルは、イベントの時間的および空間的座標を分析し、パターンを発見して将来何が起こるかを予測することにより、犯罪を分離します。アルゴリズムは、都市を幅約1000フィート（約300メートル）の空間タイルに分割し、これらの地域の犯罪を予測します。社会学者のジェームズ・エバンスは次のように付け加えています。

報告された犯罪を予測するための都市固有のパターンを発見することがいかに重要であるかを示します。これにより、都市の近隣を新たに見直すことができ、新しい質問をすることができ、警察のパフォーマンスを新しい方法で評価することができます。

人工知能の使用についてどう思いますか？コメントで教えてください。

出典：biosciences.uchicago.edu。