кандидат юридических наук;
candidate of jurisprudence sciences;
Аннотация. Введение. Компьютерное (техническое) зрение является одной из наиболее зрелых технологий искусственного интеллекта. Она уже находит применение в правоохранительной деятельности. В связи с этим актуальными научными задачами представляются: изучение имеющегося отечественного и зарубежного опыта экспериментального внедрения данной технологии; разработка классификации систем компьютерного зрения; определение путей их дальнейшего совершенствования и перспектив использования в практике борьбы с преступностью. Методы. В ходе исследования, результаты которого излагаются в настоящей статье, были востребованы методы описания, абстрагирования и обобщения, анализа и синтеза, а также формально-юридический и историко-правовой методы. Результаты. Рассмотрены возможности систем компьютерного зрения, оказывающиеся полезными в работе по противодействию преступности, осуществляемой в России и за рубежом. Проведена классификация таких систем. В отдельные группы отнесены системы детекции и идентификации; системы криминального профилирования и предсказательной аналитики; системы, используемые для криминалистической регистрации; системы, используемые в исследовании доказательств. Автор приходит к выводу о том, что потенциал технологии компьютерного зрения в настоящее время реализуется в борьбе с преступностью лишь в незначительной мере. Для более широкого внедрения систем данного вида необходимо повышение уровня доверия общества к достижениям научно-технического прогресса в этой сфере. Вместе с тем очевидна потребность в четких стандартах разработки технологий искусственного интеллекта и их применения в правоохранительной деятельности.
Annotation. Introduction. Computer (technical) vision is one of the most mature artificial intelligence technologies. It is already finding application in law enforcement. In this regard, the following are relevant scientific tasks: studying the existing domestic and foreign experience in the experimental implementation of this technology; developing a classification of computer vision systems; determining the ways of their further improvement and prospects for use in crime prevention practice. Methods. The study, the results of which are presented in this article, utilized methods of description, abstraction and generalization, analysis and synthesis, as well as formal-legal and historical-legal methods. Results. The article considers the capabilities of computer vision systems that are useful in crime prevention efforts carried out in Russia and abroad. A classification of such systems is provided. Separate groups include detection and identification systems; criminal profiling and predictive analytics systems; systems used for forensic registration; systems used in evidence examination. The author concludes that the potential of computer vision technology in crime prevention is currently only marginally realized. For systems of this type to be more widely adopted, public confidence in scientific and technological advances in this field must be increased. At the same time, there is a clear need to establish clear standards for the development of artificial intelligence technologies and their application in law enforcement.