【まい投2020-１２日目】防犯カメラの視界

防犯カメラは今、人物や行動の認識ができるようになり、万引きをする人を未然に察知し、逮捕に導くことができる。映像に映った人それぞれが「普通のお客さん」か「万引きをしそうな人」か、判断をして教えてくれるそうだ。

カメラ映像は人の視界を再現したもの。

人の視界を撮影した映像らしく例えると、人の視界がどんなものか紐解けそうだ。

僕の中で、人が物を見るとき、平べったい映像から動くものを認識し、そのオブジェクトそれぞれ対してリアルタイムで「意味」や「価値」を追加している、という直観があった。

視界全体からおかしな人を抽出してくる、というイメージだ。

防犯カメラの行動認識AIもこちらの見え方をしているように思っていた。

この「映像から抽出する」見方だと、違和感とは属性であり、「嫌悪感」と同じレベルの感覚である。

最近、なんとなくだが、次の見え方のほうがあってる気がしている。

ある一人に注目し、「ある先入観を基準にして、それに合致する度合い、あるいは乖離するた度合い」を測る、というものだ。

「普通の買い物客ならこう行動する」という先入観から『どれだけかけ離れているか』

あるいは『万引き犯ならこんな行動をするだろう』という予測に『どれだけ合致するか』である。万引きGメンはマークした人に対してこんな目で見ているはずだ。(行動認識AIはこれを同時並行で行っているのだろう)

この視界において、違和感とは基準からの「かけ離れ度」である。基準は「あらかじめ知っている何か」から選ばれる。

「あらかじめ知っている何かを基準にして、合致度か乖離度で視界内のオブジェクトの印象が決められている」ならば、

「未知なるものを解釈するための基準は、既に理解しているものの中になければならない」。

人は、景色を流れる人間をただ目に入れているのではなく、監視カメラ映像を処理する行動認識AIのように、常に既に自分の理解と比較し、解釈し続けているのだとわかる。