FuKDuK

ช่วงนี้ดูเหมือนว่าการก่อการร้ายทำลายผู้บริสุทธิ์ไม่เลือกหน้าจะได้รับความนิยมจากกลุ่มผู้ไม่หวังดีมากเป็นพิเศษ โดยเฉพาะจากเหตุการณ์ล่าสุดเมื่อวันที่ 26 พฤศจิกายน 2551 ในประเทศอินเดีย ซึ่งผู้ก่อการร้ายได้ปฏิบัติการแบบดาวกระจาย พุ่งเป้าสถานที่สำคัญอย่างน้อย 10 แห่งในนครมุมไบ เป็นผลให้มีผู้บริสุทธิ์สังเวยชีวิตไปเกือบ 200 คน เป็นชาวต่างชาติอย่างน้อย 22 คน และ 1 ในนั้นก็เป็นคนไทยด้วย รวมเบ็ดเสร็จยอดผู้ได้รับบาดเจ็บก็พุ่งสูงขึ้นเป็นไม่ต่ำกว่า 295 คน

การก่อการร้ายแบบนี้ส่งผลกระทบต่อสังคมเป็นวงกว้าง ตั้งแต่เรื่องสุภาพจนถึงเรื่องการเมืองและเศรษฐกิจ ดังนั้นคงจะดีกว่าถ้าเราสามารถ “ กันไว้ดีว่าแก้ ”  ระงับเหตุการณ์ที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นไว้ได้ก่อน ซึ่งเครื่องมืออันหนึ่งที่นิยมนำมาใช้ในการป้องกันนี้ก็คือ " กล้องวงจรปิด "

กล้องวงจรปิดช่วยให้เราสามารถจับภาพผู้ต้องสงสัยหรือคนที่มีพฤติกรรมไม่น่าไว้วางใจได้ แต่ข้อเสียอย่างหนึ่งของมันก็คือรปภ.หรือคนที่รักษาความปลอดภัยจะต้องนั่งจับเจ่าจ้องที่จอเป็นเวลาหลายชั่วโมง ใช้ความช่างสังเกตของตัวเองในการค้นหาพฤติกรรมที่น่าสงสัย งานนี้ค่อนข้างหน้าเบื่อและใช้เวลานาน ซึ่งก็เป็นไปได้มากว่าจะเผลอหลับไปซะก่อนที่จะค้นพบอะไร ดังนั้นจึงมีความพยายามที่จะพัฒนาระบบการรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ ที่สามารถร้องบอกโดยอัตโนมัติเมื่อมีเหตุการณ์น่าสงสัยหรือมีคนไม่น่าไว้วางใจปรากฏขึ้น ซึ่งผู้เชี่ยวชาญทางด้านการรักษาความปลอดภัยก็ออกมาเปิดเผยแล้วเทคโนโลยีตัวใหม่นี้เกิดขึ้นแล้ว และกำลังถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งาน               

การพัฒนานี้ต้องการผลลัพท์ที่สามารถระบุได้ทั้ง “ คน ”, “ วัตถุ ” รวมทั้ง “ พฤติกรรมที่น่าสงสัย ”ด้วย ซึ่งถึงแม้ว่าเทคโนโลยีนี้ยังคงอยู่ในช่วงทดลองอยู่ แต่ Charles Cohen หัวหน้าของ Cybernet System กล่าวว่าระบบรักษาความปลอดภัยที่สามารถตรวจสอบพฤติกรรมได้กำลังได้รับการพัฒนาให้มีประสิทธิภาพดีขึ้นเรื่อยๆ และตอนนี้กำลังจะถูกนำไปใช้ที่จุดตรวจบนทางหลวงแล้ว               

ตัวอย่างหนึ่งที่เทคโนโลยีใหม่นี้กำลังศึกษาอยู่ก็คือ “ ท่าทางการเดิน ” ซึ่งสามารถบอกข้อมูลได้มากเกี่ยวกับคนๆนั้น กล่าวคือ ทีมวิเคราะห์และนักจิตวิทยาที่นำทีมโดย Frank Morelli ได้ทำการศึกษาจากวิดิโอต่างๆซึ่งส่วนมากจะเป็นวีดีโอที่ถูกโพสในอินเตอร์เน็ตโดยผู้ก่อการร้ายในอัฟกานิสถานและอิรัก พวกเขาใช้ Software พิเศษในการระบุวัตถุซึ่งจะไปล๊อคกับลักษณะพิเศษในวิดิโอ ยกตัวอย่างเช่นลักษณะของหัวเข่าและข้อศอก แล้วเชื่อมโยงลักษณะพิเศษเหล่านั้นกับผลที่ตามมา ( เช่นการโยนระเบิด ) เท่านี้ก็ทำให้สามารถพัฒนาโมเดลคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมโยงระหว่าง “ ท่าทาง ” กับ “ ผลที่ตามมา ” ได้แล้ว ตัวอย่างของเทคโนโลยีนี้ที่สามารถระบุได้ก็เช่น การระบุคนน่าสงสัยที่แอบแฝงอยู่ในฝูงชน หรือคนที่ถือของหรือบรรจุภัณฑ์ที่ปิดผนึกเรียบร้อยที่พอมีน้ำหนักที่จะเป็นระเบิดได้ ซึ่ง Morelli อ้างว่าตอนนี้กองทัพสหรัฐฯ มีแผนที่จะนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้บริเวณขนส่งและสถานทูตแล้ว               

ระบบตรวจสอบอัจฉริยะแบบนี้ บางตัวถูกพัฒนาไปไกลกว่านั้น กล่าวคือ แทนที่เราจะป้อนข้อมูลบอกมันว่าลักษณะการก่อการร้ายเป็นอย่างไร พวกมันกลับสามารถเรียนรู้ได้เองว่าพฤติกรรมแบบไหนที่น่าจะเป็นการก่อการร้าย ยกตัวอย่างเช่นคนที่ยืนอ้อยอิ่งอยู่ที่ป้ายรถเมล์ หรือคนที่นั่งอยู่บนขั้นบันได ซึ่งพฤติกรรมเหล่านี้มักเป็นไปได้ยากที่รปภ.จะสังเกตเห็น โดยเฉพาะกับรปภ.ที่ไม่ระวังหรือไม่มีความอดทน   James Davis ผู้เชี่ยวชาญทางด้านการรักษาความปลอดภัยจากวิดิโอแห่งมหาวิทยาลัย Ohio ใน Columbus กล่าวว่าระบบนี้ได้ถูกนำมาใช้แล้ว

เมื่อเทคโนโลยีในการตรวจสอบ “ สิ่งของ ” หรือ “ การเคลื่อนไหว ” ดีขึ้น  นักวิจัยจึงเริ่มที่จะให้ความสนใจกับ “ การแสดงออกทางใบหน้า ” เพื่อว่าคนร้ายอาจจะเผลอเปิดเผยความจริงอะไรออกมาบ้าง ตัวอย่างโครงการแบบนี้คือโครงการ “ Hostile Intent ” ซึ่งทำงานวิจัยเกี่ยวกับ “ micro - expression ”

“ micro - expression ” เป็นการแสดงอกทางใบหน้าที่สายตามนุษย์มักจะจับไม่ค่อยได้ เพราะมันเป็นการแสดงออกที่ต่อเนื่องกันและจะปรากฏออกมาเพียงเสี้ยววินาที ทำให้สังเกตลักษณะการแสดงออกเล็กๆน้อยๆบนใบหน้าได้ยาก ทั้งนี้ การที่ต้องตรวจสอบถึงขนาด micro – expression ก็เป็นเพราะว่าผู้ก่อการร้ายมักจะถูกฝึกมาให้ปกปิดอารมณ์ความรู้สึกเอาไว้ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยคิดว่าการไม่แสดงออกทางสีหน้านั้น กลับช่วยให้ลักษณะ micro – expression แสดงออกมาชัดเจนมากยิ่งขึ้น Sharla Rausch หัวหน้าของ Human Factors Division อ้างว่ารูปแบบของ micro – expression มีประมาณ 40 แบบด้วยกัน แต่เธอปฏิเสธที่กล่าวถึงรายละเอียดว่ามีลักษณะอย่างไรบ้าง

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความแตกต่างด้านทาง " วัฒนธรรม " และ " เชื้อชาติ " ก็มีผลทำให้เกิดการแสดงออกทางพฤติกรรมที่แตกต่างกันได้ ดร. Judee Burgoon กล่าวว่าระบบการรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะแบบนี้จึงควรที่จะคำนึงถึงปัจจัยทางด้านวัฒนธรรมไว้ด้วย ซึ่งดร. Burgoon ได้พัฒนาระบบของเธอเองที่เรียกว่า “ Agent 99 ” ซึ่งจะทำการแปลงลักษณะการเคลื่อนไหวของคนแตกต่างกันถึง 15 วัฒนธรรม

นอกจากนี้ยังมีโครงการที่เกิดจากความร่วมมือกันระหว่าง “ Human Factors Division ” และ “ Future Attributable Screening Tecnology : FAST ” ที่พัฒนาตัวจับเซ็นเซอร์ในระยะ 2 เมตร ซึ่งจะวัดอุณหภูมิของผิวหนัง, รูปแบบการไหลเวียนของเลือด, การขับเหงื่อ, หัวใจและอัตราการหายใจ ซึ่งในการทดสอบเมื่อเดือนที่แล้วกับอาสาสมัครจำนวน 140 คน พบว่าเทคโนโลยีนี้สามารถระบุคนที่ถูกขอร้องให้แสดงบทบาทที่ไม่เป็นมิตรหรือมีความตั้งใจที่จะขโมยอาวุธได้มากถึง 80 %

โครงการ FAST เริ่มต้นเมื่อ 16 เดือนที่แล้ว Bob Burn หัวหน้าโครงการกล่าวว่าความถูกต้องแม่นยำของมันจะมีมากขึ้นในปีหน้า เมื่อระบบเซ็นเซอร์ถูกพัฒนาให้ดีขึ้น ถึงขนาดจับได้แม้กระทั่งการเคลื่อนไหวของดวงตาและกลิ่นตัว ซึ่งทั้ง 2 อย่างนี้ สามารถบ่งบอกลักษณะทางอารมณ์ในขณะนั้นๆได้