在反毒这件事上，AI 能帮到我们哪些？
毫无疑问，毒品是这个星球的顽疾。
令身处21世纪的我们忧心忡忡的是，如今毒品这个恶症非但没有逐渐康复的迹象，反而愈演愈烈变本加厉——暗网带来的新销售网络、新型毒品的隐性危害、难以察觉的实验室毒品，都拷问着全世界对毒品犯罪的固有防线。
Netflix的热播剧《毒枭》中有一句经典台词：毒品就像暴风雨一样无法阻挡，但从来都不缺少在暴风雨中修篱笆的人。
面对着新的毒品犯罪趋势，也许人类已经该拿起技术的工具去修建一面新的篱笆了。而人工智能，恰好能提供一些选择。
今天我们来聊聊已经上阵和时刻准备登场的反毒战线AI们。当然，应用在反毒品犯罪当中，只是AI打击犯罪的众多可能之一。在更广阔的社会秩序与安全维护上，AI有充分发挥用武之地的可能。
这也是关于AI的一个基本矛盾：在我们担心AI威胁人类安全的时候，首先要用AI来维护自己的安全。这么说来，人类也是挺矫情的……
拦截社交网络和暗网的毒品交易
有个问题大家不妨思考一下：在微博实名制之后，微博上各种广告、网络乞讨、违禁品贩卖，尤其是“卖片”的消息，真的变少了吗？
相信不用任何大数据统计，我们都可以给出答案——没有！反而越来越多了！
这就是社交网络上传播非法信息的“原罪”。问题或许根本不在于是否实名，而在于低廉的删除代价，以及人工监控的不足、机器监控的简单粗暴，根本无法跟上违禁信息发布者的变化速度。
反正无非就是关键词屏蔽嘛，那我加点字符，加点火星文，大不了换个关键词不就OK了？人类的联想能力是非常丰富的，真有这种需求的人一眼就能明白是什么意思。
这种情况下，社交网络成为了众多违禁品贩卖的全新通道。根据对Twitter的大数据统计，目前每天产生的消息中，每600条推文当中就有一条涉及不同程度的违法交易信息。这个数量总和已经相当可怕。
而这也是人工智能可以发挥能量的地方。不久前，圣地亚哥的一个医疗研究团队发布了一款弱监督状态下的人工智能系统。利用深度学习模式，这个系统的作用在于分析海量社交网络信息，从中精准找出关于毒品销售的线索，留存证据并进行定位。
根据介绍，这个系统的核心能力之一，是可以学习Twitter上毒贩所用的新修饰、新暗语，以及在各种表情、符号、乱码中夹杂违禁信息的方案。
人工智能系统的最大优势，是可以把原本人类与机器审查各自的优势结合到一起，保证高效的同时进行智能识别。另一个突破在于，AI审查可以将传统网络追查中，找到线索之后重新定位和整合信息的步骤省略掉。一旦系统找到违法信息，将进行自动定位和策略分析，推理出毒品犯罪可能的供应链。比如通过众多贩毒信息在同一地理坐标中发出，推测该地区可能隐藏着毒品生产或集散地；通过对不同账号、毒品贩售信息之间的关联互动，推断出毒品贩卖网络的情况。
同样的技术，还可以运用在隐藏度更高的暗网监控上。由于暗网利用了各种保护措施和变换ID，传统追查模式很难找到踪迹。往往只能通过相关人员供述找到线索。
但暗网绝不是无敌的。作为一个平台，它毕竟需要一套开放给特定用户的模式，需要一套切换入口的规律和用户验证方式。监控社交网络的AI系统，同样可以通过对案例和数据的学习，建立找到并切入暗网的一整套机制。从而击穿暗网保护，挖掘到真实的毒品以及其他非法物品流通信息。
人工智能对信息流的监控，往往是一件毁誉参半的事。但在打击毒品犯罪这个领域，应该还是值得点个赞的。
目前这类系统大多只能作为实验品，不能作为真正的破案工具和证据提供机制进入司法系统。当能力被进一步证明之后，利用AI来追查网上犯罪，也许能带来不少惊喜。
暗角推理：如何发现实验室毒品?
如今毒品犯罪的另一个严重隐患，在于实验室毒品开始层出不穷。
传统的毒品交易网络，源头往往是罂粟种植和毒品加工厂。摧毁源头，整个交易系统就可以顺藤摸瓜。但新兴的实验室制毒却打破了这个规律。大热的美剧《绝命毒师》展现了这一过程：化学专家可以利用隐藏在任何地方的实验室制造出毒品，这给缉毒工作带来的挑战非常大。
但是实验室毒品并非可以不用原材料。只是利用的原材料相对来说较为普通和合法。假如我们能够有一个庞大的物资流通监控系统，来检查化工原料在某处的不正常波动，即输入原材料无法得出对等的产出比，或者大规模采购了特殊原料，那么就可以发现毒品实验室的藏匿之所。
作用于城市物资流动监控与智能调配的AI系统可以完成这样的任务。只要城市化工原料数据经过严格的检验和数据上传，AI系统就可以智能分析出原料与产品间的比例。从而透视出城市化工用品的不正常暗角。
除了实验室毒品之外，爆炸物、非法制药、假货工厂等等也可以利用这样的模式来破解。在传感装置和数据体系进一步完善后，还可以将AI分析系统由一个城市向外扩张，组成区域甚至全省的监控系统，减少不法分子通过违规运输完成生产的可能。
理论上来说，一个区域资源的输入和产出必须是等值的。如果系统中有异常点，常常就是有某些见不得光的生产与流动在进行着。传统的人力监察分析系统，无法进行大规模运算和跨信息源分析，而这些AI可以胜任。
脑洞，大脑洞：用“读心术”来查贩毒
前面两种AI缉毒模式都比较靠谱，为了平衡，下面咱们讲个不靠谱的….或者说，目前还有点太前沿了。
今年3月，《美国科学院学报》刊登了弗吉尼亚理工学院一个神经科学研究团队的实验结果。这个实验很有点超能力的意思：研究人员让40名志愿者过海关，其中有一些知道自己的行李箱中藏有毒品。在经过模拟的贩毒之后，研究人员对志愿者的大脑进行了核磁共振检查，然后用人工智能系统来分析核磁共振图像上的不同。
研究表明，AI已经有相当几率通过大脑检测数据来辨别出哪些人知道自己参与了贩毒——这不就是传说中的读心术吗？
这个技术当然只是大脑检测犯罪刚刚开始的一小步而已，目前法律也不允许用大脑读取结果来给嫌疑人定罪。但其指向性还是很有意义的：在随身携带毒品跨越国境的犯罪中，有相当一部分人并不知情携带的是毒品。经常是替人拿行李、替朋友带礼物，或者捡到包裹等情况下参与了犯罪。这种情况在很多国家的法律中与蓄意贩毒是有量刑差别的。同时也有很多毒贩冒充不知情而希望减罪。
面对这个复杂的情况，用人工智能+大脑波动检测的方式或许可以给出一些新的解决方案。
当然了，这事儿真的还有点远…
在万物中分辨毒品：即将登场的机器嗅觉
最后，该AI反毒品事业上真正的杀手锏登场了。
我们知道，如今AI技术应用上最火的是两种，一是智能语音，二是机器视觉。
但是作为让机器获得类人能力的AI技术，绝不应该仅仅在这两种感官上模拟人类能力。至少还缺少对人类，或者说生物另一项至关重要能力的模仿——嗅觉。
科学界很早就开始探索嗅觉仿生，早在上世纪60年代，德国科学家已经成功制造出可以模仿嗅觉能力的产品：电子鼻。数十年的发展过程里，这项技术已经广泛应用在警报器和传感器领域。
但电子鼻的问题是分辨能力比较单一，往往只能对一种或几种特定气体与气味产生反应。缺少对气味和气味环境进行拆分、理解和逆向还原的能力。在AI成功挤入听觉和视觉的大门后，利用AI识别嗅觉的技术也被提上了日程。
当然，目前这个领域还仅有一些研究和畅想，并没有太实质性的突破。因为嗅觉这个东西实在是很复杂，仅仅人体能够散发出的味道就有300多种。而且不同生物对嗅觉的理解也完全不一样。
在这个领域，也许我们最好的老师就是狗。我们都知道狗鼻子灵，而且警犬也是如今检查毒品的最有利武器之一。但狗在嗅觉上的工作原理究竟是什么呢？有科学家认为，狗的嗅觉能力在于可以将环境中的气味拆分成不同的主体关系。也就是说狗闻到的不是一种气味，而是同时感受着几种不同气味的混合体。
这个仿生模式带给AI研究者很多启发。通过对环境气味的阵列化拆分和模块还原，AI或许有希望将隐藏在复杂环境中每一个散发气味的物体识别出来。机器视觉领域的识别与分析，前提是必须让AI看到物体，而机器嗅觉可能会将这个前提省略掉。直接窥视隐藏物体的本质。
今年7月，《每日邮报》报道了一位尼日利亚科学家研制出了一种新型AI芯片，可以让计算机拥有嗅觉识别能力，比如识别出爆炸物气味等等。这个报道没有披露太多信息，目前看来其实不太靠谱。但是至少指明了人类距离嗅觉AI越来越近了。
我们期待中的机器嗅觉识别，是能够在远场唤醒、在复杂气味条件理解信息源，并对每一种信息进行还原。如果这种能力达成，那么公共场合中的毒品将无处遁形。人类会第一次拥有远距离识别毒品的技术能力，效率应该比警犬高得多。
机器嗅觉还有各种各样其他的脑洞，我们可以回头再说。以上几种方式至少表明了，人类在通过打击犯罪中，已经可以抄起AI这件新的武器。精准识别、技术仿生能力、智能化的分析和检测，这些东西至少够不法分子头疼几年的。
他们的头疼，不就是AI的勋章吗？
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