BlogÉpül a Precrime, adta hírül szerdán az IT café. A rendszer az USA-ban épül, s a célja az lesz, hogy repülőtereken, határállomásokon kiszűrje az ideges, titkolódzó, vagy más hasonlóan gyanús állapotot produkáló embereket. Akik például lehetnek terroristák is akár. (Vagy csak poggyászukat vesztett utasok. Vagy csak a laptopjukat elhagyó üzletemberek. Estébé.) A rendszernek adatvédelmi vonatkozása is van: hiszen a megfigyelt adatok (pulzusszám, a lélegzés ritmusa és intenzitása, a bőr hőmérséklete, arckifejezések) személyes adatoknak számítanak. A problémát az illetékesek nyugtázták, miszerint "nem történik jogsértés, mivel a szenzorok adatait nem rendelik nevekhez, csak a kiválasztáshoz szükségesek, s akkor sem tárolják ezeket az információkat, ha egy embert gyanúsnak, netán vétkesnek találnak" írja az IT café. Vagy egyszerűen úgy oldják meg a dolgot, hogy miután emberünk elhalad a szenzorok mellett, a falra ki lesz téve a következő figyelmeztetés: "Ha Ön ezt a feliratot látja, akkor beleegyezését adja az Ön fizikai jellemzőinek vizsgálatához.", hasonlóan a végfelhasználói szerződésről, amit a csomag felbontásával nyugtázunk. (Persze ez is a csomagban van.) Ez a rendszer egy tipikus példája az alakfelismerésen alapuló osztályozó rendszereknek: van valamiféle input, és ez alapján az inputot megpróbálja a rendszer osztályozni, hogy gyanús, vagy nem gyanús. Sok kutatás foglalkozik ilyesmivel, hiszen ha más nem, a webes dokumentumtér kategorizálásának problémája máris kurrenssé teszi a kérdéskört. Azonban egy probléma mindig nyitott, bármilyen alakfelismerő algoritmust is használjunk: hogyan hozzuk létre a mintát? Jelen esetben is nyitott a kérdés, valószínűleg sokat is foglalkoznak vele: a rendszer bemenetére érkező viselkedést leíró jelekből hogyan hozzák létre az adott viselkedést a lehető legjobban leíró adatsort? (Vagy precízebben fogalmazva vektort; aztán a rendszer a vektor térbeli elhelyezkedését vizsgálva következtetni fog annak típusára, azaz gyanús-e, vagy sem.) Ez pedig számunkra lehet gyanús: hogy fogják megadni a megfelelő függvényt? Egyébként is kérdéses, hogy hogyan lehet megkülönböztetni, hogy valaki a rossz szándéka miatt szorong, vagy egyszerűen csak ideges a repülés miatt, vagy éppen a rendszer miatt ideges. Véleményem szerint elég nagy hibaszázalékkal fog dolgozni a rendszer, és emiatt nem lesz hatékony, mivel ezekre az ember belső világában lejátszódó folyamatokra nehéz lehet egyértelműen fényt deríteni ilyen módszerekkel. Nem vagyok szakértő, lehet, hogy vannak olyan sajátosságok, mint például a hazugságvizsgálat esetén, de amíg valaki másképp nem bizonyítja, erősen kétlem. A kutatásról nyilatkozó úr marketing fogása azért hagy némi kívánnivalót maga után. A rendszer hatékonyságáról azt írják, hogy 78-80%-os volt; az eredeti szöveget tekintve valószínűleg az igaz pozitívok arányát tekintették az összes valódi pozitívhoz képest (TP/(TP+FN)), arról nem beszélnek viszont, hogy mennyi volt a téves riasztások száma (FP). Pedig ez a kettő érték (TP és FP) együtt lenne igazán érdekes. Hiszen rendben, hogy 10-ből 8 terroristát elkapunk, de mi van, ha ennek az az ára, hogy 10-ből 5 utast meg kell vizsgálnunk? Nos, akkor máris nem túl jó hatásfokú a rendszerünk. Ez el is árulja a trükkjét a nyilatkozó úrnak: tetszőleges hatásfokú rendszer építhető, ha csak erről nyilatkozunk, s a kutatásunk máris megkapja az új szakaszra szóló finanszírozást. Sőt, 100%-os pontosságú rendszert készíteni a legkönnyebb: elég csak mindenkit megvizsgálni. Tuti mindenki le fog bukni. Forrás: IT café A bejegyzés címe: |