Полицейское управление Нью-Йорка взяло на вооружение алгоритм Patternizr, который анализирует рапорты сотрудников в поисках связей и общих черт между различными случаями краж и грабежей. Как сообщает Fast Company, в теории это поможет выявить преступления, которые совершил один и тот же человек.

Сейчас Patternizr анализирует по 600 преступлений в неделю. Алгоритм сравнивает новые случаи с предыдущими, выявляя сходство по таким параметрам, как расстояние между местами преступления, время суток и физические характеристики подозреваемого. Программа сама обрабатывает неструктурированные текстовые описания происшествий в поисках нужной ей информации.

До сих пор работу алгоритма выполняли люди — специально обученные аналитики.  Однако у них не было ни доступа к десяткам тысяч рапортов с разных участков, ни возможности быстро их обработать.

Patternizr уже помог раскрыть несколько преступлений. В одном случае он злоумышленника, который обокрал магазин, угрожая продавцу шприцом, удалось опознать по почерку: алгоритм обнаружил описание похожего случая в рапорте из отдаленного района. В другом случае Patternizr помог найти воришку, который присваивал вещи из шкафичков в спортзалах.

В полиции подчеркивают, что Patternizr не берет в расчет расу или пол подозреваемых. Кроме того, в алгоритм заложена сетка районов, которая не соотносится с кварталами, заселенными теми или иными этническими меньшинствами.

Тем не менее, правозащитники все равно опасаются, что подобные инструменты могут усугубить существующие стереотипы против цветного населения. Избежать этого помогла бы независимая экспертиза, однако экспертам до последнего времени ничего не было известно о Patternizr, хотя он и разрабатывался с 2016 года.

Умение находить скрытые закономерности — самая сильная сторона алгоритмов. Ее используют не только полицейские, но и ученые — от химиков до астрономов. Одни уверены, что машинное обучение выведет науку на принципиально новый уровень, а другие опасаются, что в таких условиях ученые-люди окажутся не нужны.