Виртуальный нарколог поставит диагноз по комментариям в соцсетях

Сегодня томские ученые представили программу, способную выявлять наркотическую зависимость по текстам пользователей в интернете.

Новые технологии позволят дистанционно диагностировать у человека склонность к алкоголизму и наркомании, а также выявлять пути распространения наркотических и психотропных средств и каналы их скрытого рекламирования в интернете.

"РГ" уже сообщала об искусственном интеллекте, созданном специалистами двух томских вузов - ТУСУРа и ТГУ. Уникальный аппаратно-программный комплекс способен распознавать депрессию, неврозы, психоэмоциональное состояние, определять профессиональную пригодность, политические предпочтения и другие особенности личности, анализируя следы, которые человек оставляет в виртуальном мире.

Система изучает индивидуальный семантический граф, который есть у каждого человека. По словам ученых, у восьмидесяти процентов людей после достижения одиннадцатилетнего возраста он практически не изменяется - как отпечатки пальцев. У остальных он полностью формируется к 25 годам. Искусственный интеллект собирает все данные, которые пользователь оставляет в интернете: статусы в социальных сетях, переписку на форумах, комментарии, записи в блогах, научные публикации, интервью и так далее.

При этом о тотальном контроле за интернет-пользователями не идет и речи. Программа не следит за личной перепиской между людьми и комментариями, которые не доступны для всех. Для анализа используются исключительно открытые источники. Полученную информацию программа сжимает до матричной формулы и анализирует по нескольким десяткам параметров.

- В ходе экспериментов мы пришли к выводам, что некоторые особенности индивидуального семантического графа, например, мерность и связность, позволяют выявлять людей с неразвитым либо угнетенным понятийным аппаратом, - рассказал корреспонденту "РГ" один из авторов проекта, аспирант ТУСУР Евгений Гарин. - Отсутствие определенных мотивов в индивидуальном семантическом графе, таких как циклически замкнутые ассоциативные цепочки, позволяют выявлять наличие высокой степени внушаемости. А фиксирование большого количества циклически замкнутых ассоциативных цепочек свидетельствует о параноидальных расстройствах психики и невротических состояниях.

Таким образом, углубленный общий анализ семантического графа позволяет выявлять наличие зависимых форм поведения, в том числе алкогольную и наркотическую зависимость, а также склонность к их формированию. Помимо этого комплекс способен отслеживать психическое состояние обособленных субкультурных групп, отдельных территорий и всего социума в целом в режиме реального времени. Разработкой томских ученых уже заинтересовались Министерство иностранных дел, Федеральная служба РФ по контролю за оборотом наркотиков и другие силовые ведомства.

- В настоящее время поставлены задачи о построении барьера для въезда в РФ людей с наркотической зависимостью, либо людей исповедующих радикальные религиозные взгляды, - говорит Евгений Гарин. - Искусственный интеллект выявит таковых в кратчайшие сроки.

Впрочем, "виртуальный нарколог" будет полезен не только правоохранительным органам. Ведь при помощи программы кадровые службы могут узнать о том, имеет ли вредные привычки потенциальный сотрудник. Исследователи полагают, что использовать возможности данного комплекса можно будет и обычным людям в личных целях. Например, для того, чтобы узнать о пагубном пристрастии будущего супруга или о запретных увлечениях детей-подростков.

Авторы уже подготовили несколько патентных заявок на свое изобретение. Решается вопрос о внедрении перспективной технологии в повседневную практику деятельности уполномоченных ведомств и организаций.