AI care ne invata obiceiurile si stie cand oamenii triseaza

AI care ne invata obiceiurile si stie cand oamenii triseaza

(Credit de imagine:

Getty Images

)

Detectarea infractiunilor online inseamna de obicei sa stii ce sa cauti. Inteligenta artificiala care identifica tiparele ascunse o poate face mai bine – si chiar intervine atunci cand comportamentul scapa de sub control.

F

Pentru persoanele care joaca jocul video Counter Strike online, este destul de greu sa te uiti la spate in cele mai bune momente. In shooterul rapid la prima persoana, exista intotdeauna jucatori cu reflexe mai rapide sau cu un ochi mai ascutit.

Dar la varful popularitatii sale acum cativa ani, oamenii au inceput sa se confrunte cu alti jucatori cu abilitati prea bune pentru a fi adevarate. Jocuri precum Counter Strike si Half Life – un alt shooter care a fost foarte popular online – au avut o problema cu jucatorii care foloseau trucuri software care isi stabileau scopul sau ii lasau sa vada prin pereti.

Asadar, in 2006, cand miza a fost ridicata de o competitie online cu premii in bani, a fost chemata o pereche neobisnuita de arbitri. David Excell si Bill Fitzgerald erau matematicieni care tocmai lansasera o companie de inteligenta artificiala numita Featurespace din laboratorul lor de la Universitate din Cambridge. Software-ul lor a fost foarte bun la un lucru: identificarea unui comportament ciudat.

Privind comportamentul neobisnuit, AI al Featurespace a reusit sa prinda jucatori care foloseau robotii pentru a trisa in jocuri online precum Counter Strike (Credit: Getty Images)

Featurespace a dezvoltat un sistem de invatare automata care a detectat modificari neasteptate ale datelor in timp real.

Array

Folosind aceste anomalii, este nevoie apoi de o presupunere educata despre cauza probabila – care se dovedeste adesea a fi oamenii care fac lucruri pe care nu ar trebui sa le faca.

Primul test al AI a fost identificarea jucatorilor care inselau in jocurile video. „Tehnologia noastra a permis companiei de jocuri sa fie sigura ca oamenii jucau impotriva oamenilor si nu a robotilor”, spune Excell. Insa AI de la Featurespace isi arunca acum ochii atenti asupra multor alte activitati ale noastre. A devenit o sentinela tacuta in centrul industriilor bancare online, ale comertului electronic si ale asigurarilor. Schimba modul in care frauda si malware sunt detectate online – si chiar ajuta jucatorii compulsivi.

Detectarea automata a anomaliilor in date in timp real nu este noua – modul in care filtrele spam elimina e-mailurile nedorite sau software-ul antivirus capteaza codul rau intentionat, de exemplu. Dar detectarea unor astfel de lucruri necesita de obicei sistemul sa stie ce cauta. Software-ul antivirus trebuie sa fie actualizat cu amprentele digitale sau semnaturile malware-ului despre care se stie ca este liber, de exemplu.

Dar asta nu va ajuta sa observati tipuri de activitate nevazute anterior.

Asadar, Excell si Fitzgerald si-au propus sa construiasca un sistem care sa poata detecta orice tip de comportament care parea sa se rupa de norma si sa invete pe masura ce mergea. 

AI lor – numit identificator adaptiv al schimbarii individuale in timp real sau Aric – se bazeaza pe lucrarea clericului si matematicianului din secolul al XVIII-lea Thomas Bayes. Bayes a dezvoltat un mod de a gandi probabilitatea in care probabilitatea de a se intampla ceva este calculata pe baza a ceea ce s-a observat ca se intampla inainte. Probabilitatea bayesiana a fost utilizata de Alan Turing si de spargatorii de coduri de la Bletchley Park in cel de-al doilea razboi mondial pentru a afla unde ar putea fi gasite U-barci naziste, pe baza activitatii lor din trecut.

Si poate fi folosit pentru a detecta cand un jucator Counter Strike insala probabil. Prin monitorizarea datelor cadru cu cadru din joc, Aric a marcat drumetii neobisnuite in acuratetea fotografierii unor jucatori. Era clar ca au descarcat roboti cu fotografii clare pentru a le juca jocul, spune Excell. Aric a observat, de asemenea, ca unii jucatori au fost neobisnuit de repede sa-si atace adversarii, sugerand ca foloseau o inselatorie cunoscuta care facea peretii din joc transparenti.

Sloturile care monitorizeaza comportamentul oamenilor pot detecta cand actioneaza obsesiv si pot avea nevoie de ajutor (Credit: Getty Images)

In continuare, Featurespace si-a folosit tehnologia pentru a reduce numarul de drone pe care armata britanica le pierdea in aer. Prin detectarea anomaliilor in datele de control al zborului, Aric a gasit erori necunoscute anterior care cauzau prabusirea dronelor.

Fitzgerald a murit in 2014, dar tehnologia pe care a ajutat-o ​​sa schimbe acum modul in care este detectata frauda. Prima mare aplicatie comerciala a Featurespace a fost cu firma de jocuri de noroc online Betfair din Marea Britanie, unde Aric este folosit pentru a detecta cheltuielile nesabuite pe pariuri – un semn ca cineva ar putea paria cu banii altcuiva. Daca Aric lanseaza o alerta, Betfair poate analiza situatia imediat – o tranzactie poate fi oprita in mijlocul fluxului, daca este necesar.

Aric a inceput, de asemenea, sa caute jucatorii insisi. Sirurile de pariuri mari pot fi, de asemenea, un semn ca oamenii se comporta compulsiv. Pe langa pariurile online, sistemul poate monitoriza, de asemenea, activitatea pe sloturile automate pentru semne de avertizare. „Daca poti prevedea ce jucatori arata ca si cum ar putea deveni dependenti, poti incerca sa intervii inainte ca dauna sa apara”, spune Martina King, CEO al Featurespace. Aric este acum utilizat de o serie de firme de pariuri.

Dar bancile si furnizorii de sisteme de plati sunt cei mai mari utilizatori ai Aric. Urmarind fiecare etapa a unei tranzactii asa cum se intampla – fiecare clic al mouse-ului in fiecare meniu derulant si modul in care o persoana navigheaza de obicei printr-un site web – au fost posibile cateva instrumente puternic neasteptate de combatere a criminalitatii.

De exemplu, sistemul poate spune daca cineva foloseste detalii bancare furate pentru a va conecta. Un semnal rosu va fi ridicat daca modul in care persoana utilizeaza site-ul web nu se potriveste cu modelele asociate cu proprietarul informatiilor furate.

In mod similar, daca cineva este neobisnuit de ezitant in modul in care foloseste un site web, ar putea fi un semn ca isi introduce datele bancare sub stres sau constrangeri. Acest lucru s-ar putea intampla daca sunt victima unui asa-numit atac „vishing”, in care fraudatii fac apel la pretentia de a fi un angajat al bancii si le cer oamenilor sa transfere fonduri din contul lor cu un pretext fals. Din nou, acea interactiune ezitanta ar genera o alerta cu banca, care ar putea investiga.

Dar nu este vorba doar despre software, spune Kirk Bresniker la Hewlett Packard din Palo Alto, California. Pentru a face o astfel de detectare a anomaliilor mai puternica, Bresniker si colegii sai construiesc calculatoare special concepute pentru a gestiona seturile de date dense pe care se hranesc software-ul de invatare automata, cum ar fi Aric. Hardware-ul lui Hewlett Packard, pe care il numesc The Machine, adauga o cantitate masiva de memorie fiecaruia dintre procesoarele sale, care pot comunica intre ele la viteze fulgerante. 

Daca cineva este neobisnuit de ezitant atunci cand isi introduce datele bancare online, ar putea fi un semn ca se afla sub constrangere (Credit: Getty Images)

Rezultatul este o mare crestere a cantitatii de date care pot fi analizate simultan, ceea ce este esential pentru detectarea anomaliilor in date din ce in ce mai mari si complexe. Hewlett Packard intentioneaza sa vizeze hackeri si programe malware avansate, mai degraba decat fraudatori. Dar alte firme din Silicon Valley participa la actiune. Producatorul de cipuri Intel a achizitionat recent tehnologia Saffron din San Francisco, care realizeaza sisteme care detecteaza si previn frauda prin monitorizarea a ceea ce numeste date haotice nestructurate. Iar Featurespace are propriile sale planuri hardware pentru Aric, combinand software si hardware mai rapid pentru a minimiza alertele false.

Detectarea anomaliilor este setata pentru a se imbunatati. Aric poate detecta potentiale activitati infractionale doar prin preluarea unei activitati care arata diferit de ceea ce a vazut in trecut – la fel cum un om ar putea prelua un comportament suspect. Poate avertiza ca se intampla ceva suspect, chiar daca nu stie ce este.

„Frauderii urmaresc punctele slabe ale diferitelor sisteme bancare si le exploateaza cat de repede pot”, spune Excell. „Platforma noastra este auto-invatata, deci este mereu la curent cu tendintele actuale de frauda. Cel mai bun predictor al unei fraude astazi este frauda care a avut loc ieri. “

Tineti-va la curent cu povestile Future Now, alaturandu-va celor peste 800.000 de fani ai nostri de pe Facebook sau urmariti-ne pe Twitter , Google+ , LinkedIn si Instagram .

Daca ti-a placut aceasta poveste, inscrie-te la buletinul informativ saptamanal bbc.com , numit „Daca ai citit doar 6 lucruri in aceasta saptamana”. O selectie selectata de povesti de la BBC Future, Earth, Culture, Capital, Travel si Auto, livrate in casuta de e-mail in fiecare vineri.