यह कंप्यूटर प्रोग्राम बता सकता है कि आपका बच्चा अपराधी है या नहीं

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भविष्य के आपराधिक व्यवहार की भविष्यवाणी कैसे करें, इस पर बहुत सारे वैज्ञानिक सिद्धांत हैं: लिंग, कम आराम दिल की दर, और नाम अर्नेस्ट (इसलिए सिनेमाई क्लासिक अर्नेस्ट जेल जाता है)। लेकिन एक विवादास्पद कागज़ चीन के शंघाई जिओ टोंग विश्वविद्यालय का दावा है कि कंप्यूटर बता सकते हैं कि क्या आपका बच्चा अपराध के जीवन के लिए केवल उनके चेहरे को देखकर तय कर सकता है। और चूंकि वह चेहरा आपके द्वारा तय किया गया है, इसलिए इसे व्यक्तिगत रूप से लेना समझ में आता है।

शोधकर्ताओं शियाओलिन वू और शी झांग के अनुसार, चूंकि एल्गोरिदम मानव चेहरे की पहचान क्षमताओं से मेल खा सकते हैं और उससे अधिक हो सकते हैं, उन्हें अपराधियों और गैर-अपराधियों के चेहरों की तुलना और तुलना करने में भी सक्षम होना चाहिए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सा मग मिलेगा मगशॉट्स यदि यह रोबोट अधिपतियों पर नस्लीय प्रोफाइलिंग को दोष देने के लिए एक गोल चक्कर जैसा लगता है, तो वे ध्यान दें कि डेटा सेट को जाति, लिंग, आयु और चेहरे के भाव के लिए नियंत्रित किया गया था। बेशक, परीक्षण किए गए सभी विषय चीनी पुरुष थे। तो वह है।

आपराधिक चेहरे की पहचान

शंघाई जिओ टोंग विश्वविद्यालय

ज़ियाओलिन और शी ने 18 से 55 वर्ष के बीच के 1,856 चीनी पुरुषों की मानक आईडी फ़ोटो का उपयोग किया - 1126 गैर-अपराधी और 730 अपराधी, जिनमें से 235 हिंसक अपराधों के दोषी थे - यह परीक्षण करने के लिए कि क्या उनके 4 क्लासिफायर में से कोई भी अनुमान लगा सकता है आपराधिकता। क्लासिफायरियर (लॉजिस्टिक रिग्रेशन,

केएनएन, एसवीएम, सीएनएन) प्रत्येक ने चेहरे के विश्लेषण की एक अलग विधि का इस्तेमाल किया, और आपराधिक व्यवहार की भविष्यवाणी करने में अधिकतर सटीक थे। सबसे अच्छा क्लासिफायरियर, जिसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, लगभग 90 प्रतिशत सटीक था आपराधिक चेहरों के बीच भिन्नता गैर-आपराधिक चेहरों की तुलना में काफी अधिक है," जोड़ी निष्कर्ष निकाला।

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तो इन विविधताओं को देखने के लिए क्या हैं? उन्होंने लिखा, "अपराधता की भविष्यवाणी करने के लिए कुछ भेदभावपूर्ण संरचनात्मक विशेषताएं, जैसे होंठ वक्रता, आंखों के अंदरूनी कोने की दूरी, और तथाकथित नाक-मुंह कोण।" फिर भी, हैकर समाचार, मदरबोर्ड, जो किसी पर विश्वास नहीं करता ब्लेड रनर आप के रूप में संदिग्ध हैं। एक के लिए, मशीन लर्निंग मानवीय पूर्वाग्रहों को उठा सकती है और उन पर कार्रवाई कर सकती है, और यदि आप इसके बारे में कुछ भी कहना चाहते हैं तो कोई भी आपके बच्चे के साथ अन्याय नहीं करेगा। रोबोकॉप का यह दूसरा आगमन भी नहीं।

[एच/टी] मदरबोर्ड

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