Оперативно-розыскная информация в Больших Данных и нейросетях искусственного интеллекта

Необходимость углубления представлений об оперативно-розыскной информации. Стремительное распространение сетевых коммуникаций с множеством открытых и скрытых платформ Интернета, вступление в цифровой мир с Интернетом всего (средств связи и контроля, приборов, вещей, имплантов), взрывное увеличение объемов электронных данных, наконец, создание все более совершенных систем искусственного интеллекта с возрастающими возможностями распознавания и гибкими алгоритмами обучения (и уже самообучения) нейронных сетей - все это требует углубления представлений об оперативно-розыскной информации.

Нельзя оставить без внимания уже открывшиеся захватывающие возможности автоматического получения, обработки и анализа необозримых массивов самых разнообразных сообщений, сведений, данных, того, что могут дать для ОРД Большие Данные. На фоне революционных технологических достижений все более зримо раскрываются новые грани самой информации в ее реактивных, ресурсных и фоновых проявлениях.

Так, реактивная информация представляет собой целевую интерпретацию получаемых сообщений и сигналов. Она возникает как реакция на внешние воздействия и внутренние побуждения. Для нас важно, что именно реактивная информация позволяет понимать смысл происходящих событий и адекватно реагировать на складывающиеся ситуации.

Ресурсная информация фиксируется и накапливается на определенных носителях. Она составляет основу как ресурсов биологической жизни и эволюции, так и ресурсов цивилизации и социальных отношений. Именно с ресурсной информацией передается опыт выживания и развития, будь то объекты природы или социальных взаимодействий. Все основные этапы в развитии цивилизации связаны с технологиями фиксации, накопления и передачи ресурсной информации (от наскальных рисунков до электронных носителей).

Наконец, фоновая информация отражает окружающую реальность как в доступных, так и в недоступных для непосредственного восприятия формах. Она выступает фоном явлений и событий природной и социальной жизни. При этом фоновая информация может обходить защитные функции сознания, воздействуя непосредственно на подсознание. Здесь включаются тончайшие механизмы адаптации к изменяющимся условиям обитания или социального окружения.

В целом в проекциях реактивной, ресурсной и фоновой информации раскрывается многообразие информационных взаимодействий в природных явлениях и социальных коммуникациях. Более того, понятия реактивности, ресурсности и фоновости составляют трехмерную систему универсальных координат, поскольку все стороны общественной жизни, отношения между людьми и сообществами, все виды деятельности так или иначе построены на информационных взаимодействиях.

Если формирование информационного общества и вступление в цифровой мир на первых порах сопровождалось интенсивным накоплением электронных информационных ресурсов, то последующая информатизация самых разнообразных сфер деятельности и, в первую очередь управление сознанием людей, стала опираться на взрывообразно возрастающие потоки фоновой электронной информации. Оказалось, что как в политике, так и в коммерции предпочтение и выбор людей определяются уже не столько социальной средой, сколько миллиардами сообщений, рекламными акциями, предвыборными кампаниями, нескончаемым потоком предложений и комментариев, которыми наполнен информационный эфир.

В последние годы с развитием сетевых технологий и достижениями в области искусственного интеллекта эта тенденция многократно усилилась. Реактивную информацию, позволяющую моментально реагировать на изменение ситуации, прогнозировать запросы и предпочтения людей и даже предсказывать их действия и поступки, ведущие мировые компании получают с использованием систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект на службе разведсообществ и спецслужб. При создании искусственного интеллекта были соединены две мощные волны развития математических методов и технологий обработки данных. С одной стороны - это научные прорывы в изучении и копировании высокоуровневых психических процессов, лежащих в основе мышления, выбора оптимальных вариантов, речевого общения, решения творческих задач, распознавания образов. С другой стороны - это воспроизведение функций нейронов человеческого мозга и создание аналога нейронной сети с помощью микропроцессоров.

Несмотря на то что искусственные нейронные сети оперируют неизмеримо меньшим числом активных элементов, чем сети, созданные природой, именно сочетание алгоритмов, отражающих оба подхода к искусственному интеллекту, позволяют автоматизировать интеллектуальные решения широчайшего круга задач.

Нейросети искусственного интеллекта способны уже достаточно эффективно распознавать речь и изображения. Но главное их назначение - это Большие Данные, которые являются и целью, и "пищей" искусственного интеллекта. Именно в непрерывном анализе потока входящих данных происходит настройка и самообучение нейросети, определяются цели и шлифуются правила принятия решений. Потоки данных и сведений, циркулирующие в Интернете, анализируются нейросетями таких известных компаний, как Фейсбук, Гугл и Яндекс, а также нейросетями разведсообществ и спецслужб США, Израиля, Японии и других стран, претендующих на лидерство в технологическом развитии. Нейросети неоднократно обучаются и переобучиваются на каждом запросе и предложении, на каждом сообщении и комментарии, на каждой фотографии и видеоклипе, получая от своих создателей и заказчиков корректирующие наставления и уточненные задачи. И этот процесс набирает ускорение.

Искусственный интеллект сегодня уже составляет ядро программно-аппаратных комплексов, обеспечивающих принятие решений и выработку рекомендаций к действиям в динамически неустойчивой среде. Речь идет об автоматизации оперативного реагирования на стремительное изменение ситуаций, связанных с развитием критических событий и противоречивых явлений.

Триединство реактивной, ресурсной и фоновой оперативно-розыскной информации. В пространстве представлений о реактивной, ресурсной и фоновой информации*(99) раскрывается и новый подход к триединству оперативно-розыскной информации.

Реактивная оперативно-розыскная информация - это та информация, которая позволяет адекватно реагировать на возникающие угрозы и складывающиеся криминальные ситуации, раскрывать и предупреждать преступления, понимать смысл происходящих событий, прогнозировать, планировать, намечать стратегические цели и оперативно принимать меры по обеспечению антикриминальной безопасности. Получение реактивной информации является целью аналитической работы в обеспечении ОРД.

В отличие от реактивной ресурсная оперативно-розыскная информация является базой ОРД. Это те знания, сведения, данные, которые используются при раскрытии, расследовании и профилактике преступлений. Именно с ресурсной информацией фиксируется, накапливается и передается опыт борьбы с преступностью, проведения оперативно-розыскных мероприятий, обеспечения антикриминальной безопасности.

Для оперативника-аналитика ресурсная информация - это массивы структурированных данных и сведений, специальным образом организованные и распределенные в автоматизированных банках данных, информационно-поисковых и информационно-аналитических системах оперативно-розыскного назначения. Накопление, хранение и использование информационных ресурсов, а в будущем создание единого многоуровневого многофункционального информационного пространства, объединяющего ресурсы разных субъектов ОРД, составляет суть и перспективу информационного обеспечения ОРД.

Наконец, фоновая оперативно-розыскная информация является сегодня той подвижной, изменчивой, противоречивой средой, в которой осуществляется, можно сказать, весь оперативно-розыскной процесс. Эта среда представляет собой неисчерпаемый источник сообщений, сведений, данных, сигналов о криминальных событиях и правонарушениях, о способствующих им явлениях и сопутствующих обстоятельствах. Фоновая информация циркулирует в пространстве социальных связей, психологических отношений, межличностных взаимодействий.

"Рабочим" фоном оперативно-розыскной аналитики являются сообщения СМИ, сведения, почерпнутые из сетевых коммуникаций, электронных сообщений, доступных и труднодоступных платформ Интернета. Фоновую информацию составляют миллионы заявлений граждан, обращающихся со своими проблемами в правоохранительные органы, контролирующие инстанции и службы безопасности.

Важным сегментом фоновой информации для оперативных аппаратов являются сведения о перемещении лиц на железнодорожном, воздушном, автодорожном, морском и речном транспорте. Наряду с "транспортными" базами данных фоновой информацией при решении оперативных задач являются сведения о лицах, пересекающих границы государства, о потоках мигрантов, об иностранных гражданах, прибывающих на заработки. Не меньший интерес могут представлять данные о денежных переводах, валютных операциях, коммерческих сделках, изменениях на рынке недвижимости, смене владельцев предприятий, концернов, корпораций*(100).

Умение эффективно использовать фоновую информацию в уголовно-сыскном деле базировалось как на четкой логике, так и на тонкой интуиции и во все времена считалось высшим оперативным мастерством. Сегодня на пути к искусственному интеллекту алгоритмизация и автоматизация обработки потоков фоновой информации, т.е. поступающих оперативных сообщений и циркулирующих сведений с обращением к накопленным ресурсам, порождает реактивную оперативно-розыскную информацию, позволяющую раскрывать преступления по "горячим следам" или предотвращать готовящиеся преступления. Параллельно получению реактивной информации обработанные оперативные данные пополняют оперативно-розыскные ресурсы.

Новые направления оперативно-розыскной аналитики. На фоне стремительно развивающейся на наших глазах интеллектуализации процессов автоматизированной обработки данных и в целом погружения ОРД в информационные сферы формируются новые направления оперативно-розыскной аналитики, которые отражают мировые тенденции.

Среди этих направлений обозначим: бесконтактную аналитику в раскрытии преступлений по горячим следам; инициативную аналитику в обеспечении антикриминальной безопасности; предиктивную аналитику в профилактике преступлений, правонарушений, антисоциальных проявлений; актуальную аналитику в оперативно-криминологическом прогнозировании условий, обстоятельств, места, времени, исполнителей и заказчиков ожидаемых преступлений; глобальную аналитику в выявлении угроз безопасности, связанных с организованной преступностью, коррупцией, экстремизмом и терроризмом.

Аналитика как сфера деятельности традиционно привлекала людей, обладающих, в первую очередь, особым складом мышления. С позиции соционики это были логико-интуитивные интроверты, способные глубоко погружаться в исследуемую область, находить неявные связи и выявлять невидимые закономерности*(101).

Сейчас от аналитика требуется уже не столько погружение в исследуемую область, сколько овладение новыми возможностями получения и анализа данных. Основной обязанностью аналитика в цифровом мире станет совершенствование алгоритмов обработки данных, правил принятия решений и постановка задач, адекватных искусственному интеллекту.

На фоне невиданных ранее технологических возможностей оперативно-розыскная аналитика потребует весьма обстоятельных криминологических исследований новых видов преступности, которая интенсивно осваивает информационные сферы и технические достижения, овладевая виртуальным миром.

Большие данные в оперативно-розыскной аналитике - это технологии совместного использования колоссальных ресурсов накопленной структурированной информации и неограниченных потоков фоновой информации, которая, циркулируя в виртуальном пространстве, отражает события и явления реальной жизни во всем ее многообразии.