REBES ( Residential Burglary Expert System , también Baltimore County Burglary System , BCPD) fue el primer software de elaboración de perfiles de delincuentes estadounidense para la investigación de delitos locales . Este sistema experto fue desarrollado para el Departamento de Policía del Condado de Baltimore por el Instituto Jefferson de Estudios de Justicia para ayudar en la investigación de robos residenciales a fines de la década de 1980. El programa informático REBES se suspendió después de su uso experimental a principios de la década de 1990.
La investigación criminal suele diferenciar entre delitos mayores, por ejemplo, asesinato y robo a mano armada, y delitos en masa, por ejemplo, robo y hurto en tiendas. [1] [2] En los Estados Unidos, el uso de inteligencia artificial en forma de sistemas expertos para la investigación de delitos fue impulsado principalmente por el FBI en la década de 1980. Este software estaba dedicado a los delitos mayores. La investigación de un sistema experto para robos comenzó en el Reino Unido. Tras el sistema piloto desarrollado en Exeter en 1985, el sistema experto de la policía de Devon y Cornwall que investiga los delitos de robo doméstico, se establecieron subvenciones de investigación en los Estados Unidos en 1986 para probar sistemas expertos. Tras obtener la subvención, el Instituto Jefferson de Estudios de Justicia desarrolló aún más el sistema de policía de Devon y Cornwall para el departamento de policía del condado de Baltimore, Maryland . [3]
El robo residencial es un delito de gran volumen con un gran número de delitos, a menudo delincuentes reincidentes y una tasa de detección relativamente baja. Un oficial de policía experimentado que haya trabajado décadas en robos tiene más probabilidades de resolver un robo combinando el conocimiento de casos anteriores. En la década de 1980 se creía que la fuga de cerebros por la jubilación de oficiales experimentados podría mitigarse mediante programas informáticos. [4] Como sistema experto, REBES fue diseñado para combinar la experiencia humana Punch (PUNCH) Paul Montana utilizó "REBES" para estudiar todos sus robos pasados con el fin de resolver nuevos casos de robo. Su objetivo era resolver un robo introduciendo los datos de la escena del crimen en REBES para que el programa comparara la huella de comportamiento encontrada con las huellas de comportamiento de los perpetradores conocidos almacenadas previamente en el software. Luego proporcionaría la identidad del delincuente potencial junto con un factor de probabilidad . En caso de varias posibilidades, el programa entregaría una lista de delincuentes, enumerados en orden de probabilidad.
El desarrollo del sistema llevó 14 meses. El núcleo del software era el conocimiento acumulado por los oficiales del Departamento de Policía del Condado de Baltimore en casos de robo. La arquitectura del sistema de REBES se basaba en reglas. El conocimiento se representaba en reglas de tipo "si/entonces" utilizando un enfoque heurístico . [5] Las principales etapas del desarrollo del sistema comprendían la fase de definición de reglas, la fase en la que se diseñaban los formularios de recopilación de datos y, por último, la fase de creación de la base de datos. Durante la fase de definición de reglas, los oficiales de policía de la brigada de robos reunían las categorías que caracterizaban un robo. Luego, estas se formulaban como reglas "si/entonces" y eran examinadas por otros investigadores. Este enfoque se utilizaba generalmente para simular el proceso de razonamiento humano . Después de eliminar las reglas no aprobadas o poco aprobadas, se asignaba una probabilidad a las reglas restantes. En una última etapa, solo se conservaban las reglas relacionadas con la identificación del probable delincuente. Estas reglas formaban la base de reglas de REBES. Luego de definir los formularios necesarios para la recolección de datos, se ingresó información de aproximadamente 3.000 casos resueltos y 1.700 no resueltos, que contenían información sobre 675 ladrones sospechosos o conocidos. [6] En abril de 1988 se completó el sistema para ser probado.
Durante el período experimental (1988-1990) el uso promedio fue de 100 consultas por mes. En la mayoría de los casos, los investigadores tenían un sospechoso y solo usaban el sistema para proporcionar una lista de sospechosos como respaldo. [7] REBES fue transferido a los departamentos de policía de Rochester (Nueva York), Tucson (Arizona), Charlotte (Carolina del Norte) y Tampa (Florida). [8] Aunque, según su desarrollador, EC Ratledge, la tasa de detección de robos residenciales en el condado de Baltimore aumentó en un 2,5% debido a REBES, [9] el uso del sistema se interrumpió. [10]
Se han dirigido dos críticas principales contra REBES. La primera crítica se refiere al propio sistema. La segunda crítica se dirige contra el sesgo general y sistemático de los primeros sistemas expertos en investigación criminal.
El REBES recibió un reconocimiento inicial; el uso experimental del sistema fue aclamado por ser especialmente una guía para los oficiales jóvenes. [7] Sin embargo, según Richard W. Adderley, el uso se interrumpió debido a los siguientes factores: "Las razones dadas incluyen una alta rotación de usuarios, nuevos usuarios que no están de acuerdo con el conocimiento que contenía, la volatilidad del conocimiento utilizado [...] y la falta de integración con los sistemas informáticos existentes". [10] El científico de la comunicación alemán Jo Reichertz expresó críticas particularmente duras. En primer lugar, se opuso a la hipótesis de los desarrolladores de REBES de que el sistema pudiera servir como ejemplo para otros delitos específicos, ya que los robos son particularmente fáciles de resolver para los investigadores debido al grado de perseverancia que muestran los infractores. En segundo lugar, se opuso al enfoque forense por ser simplista. [11]
En general, los primeros "sistemas expertos" de los años 1980 y 1990 eran "sistemas amateur" y prototipos. Para simular el proceso de razonamiento humano, se utilizaron heurísticas simplistas para reformular el enfoque de investigación en procesos programados. Para Jo Reichertz, el enfoque de los desarrolladores de REBES no comprendía los métodos cognitivos utilizados por los expertos en robos. [12] Una buena investigación utiliza la abducción en lugar de la mera inducción , pero los primeros sistemas expertos solo podían producir resultados basados en los datos ingresados (base de conocimiento) y no podían generar "ideas" ni "hipótesis". Las deficiencias de los primeros sistemas expertos en la aplicación de la ley fueron una de las razones por las que las principales aplicaciones de la IA en la aplicación de la ley son las bases de datos. [13]