埃伦伯根说 ， 与几年前开发的机器视觉方法相比 ， 今天的高级ML做得更好 。
“结果是 ， 我们的系统可以自动进行更多的监控 ， 然后迅速向守卫发出潜在威胁的警报 。 ”
对这些环境的自动监测减少了对全身轻拍的需要 ， 创造了一个更少的侵入性和耗时的安全环境 ， 需要更少的劳动力 。 ”埃伦伯根说 。
“在更大的环境中 ， 传感器可以确定某人的包是否可能包含威胁 ， 然后追踪访客的下落 。 ”
埃伦伯根说：“我们坚信 ， 面部识别并不是为了让人们参与进来 ， 防止他们进入一个事件或制造事件 ， 只是用来提醒潜在的可能性人物 ， 这样警卫系统就能更好地评估情况 。 ”
“人工智能/面部识别和人类智商的结合 ， 能够帮助一个人做出正确判断 ， 即判断是要进一步评估一个人还是调整系统的敏感度 。 ”
为了安全起见 ， 我们更愿意选择使用相关的身份数据 ， 并同意使用相关的身份数据 ， 这是社会的责任 ， ”埃伦伯根说 。
埃伦伯根还说到 ， 人类最伟大的美在于我们能够迅速适应 。
“一些人将人工智能的崛起与工业革命联系起来 。
当时人们担心机器抢走了工作 ， 最终 ， 人们学会了与机器共存 ， 并利用它们来推动人类向前发展 。 ”
“今天 ， 人们对人工智能可能带来的变化有着类似的担忧 ， 但有一天 ， 人工智能将不再是我们谈论的东西 ， 因为它将成为我们生活中一个完整的部分 。
安全行业也持有同样的理念 。 ”
一些人将人工智能的崛起与工业革命联系起来 。
当时人们担心机器抢走了工作 ， 最终 ， 人们学会了与机器共存 ， 并利用它们来推动人类向前发展 。 埃伦伯根指出 ， 在当前的威胁形势下 ， 我们将需要综合安全解决方案 ， 让人们可以在不停歇的情况下走进一个熟悉的地方 ， 无论是在体育场、办公大楼还是火车站 。
埃伦伯根说：“尽管我们仍在讨论如何利用先进技术 ， 比如面部识别所带来的利弊 ， 但是如果它能防止大规模伤亡或大规模枪击事件的发生 ， 那么它就是我们应该愿意做的交易 。 ”
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