Утверждается, что десятилетняя криминалистическая головоломка была решена с помощью искусственного интеллекта.
Анализ отпечатков пальцев считается бесценным инструментом в криминалистике и сфере безопасности благодаря уникальности и неизменности узоров. Не обнаружено двух людей с одинаковыми отпечатками пальцев, даже однояйцевых близнецов. Отпечатки пальцев настолько уникальны, что даже ваши собственные отпечатки на пальцах отличаются друг от друга. Но теперь новое исследование с использованием искусственного интеллекта (ИИ) пришло к выводам, которые могут изменить ход судебной идентификации по отпечаткам пальцев.
Хотя уникальность отпечатков пальцев и делает их важными при расследовании преступлений, невозможность сопоставить отпечатки разных пальцев одного и того же человека – так называемой внутриличностной корреляции отпечатков – может вызвать серьезные проблемы при объединении судебно-медицинских доказательств.
Исследователи из Колумбийского университета утверждают, что создали модель искусственного интеллекта, способную сопоставлять отпечатки пальцев одного и того же человека с уверенностью в 99,99%, утверждая, что отпечатки пальцев одного и того же человека не являются уникальными – мы просто неправильно их сравниваем.
Отпечатки пальцев состоят из приподнятых гребней и углубленных бороздок на подушечках пальцев. В настоящее время отпечатки пальцев анализируются путем сравнения узоров гребней, которые делятся на три категории – петли, завитки и дуги. Аналитик использует характеристики гребней, известные как мелкие детали, для идентификации и сравнения характеристик отпечатка.
Новый искусственный интеллект принимает решения на основе анализа бинарных шаблонов, ориентации гребней, плотности гребней и миниатюр. Проанализировав вихри и петли вблизи центра отпечатка, известные как сингулярность, они обнаружили, что большинство сходств отпечатков пальцев разных людей объясняется ориентацией гребней, и пришли к выводу, что карты мелких деталей являются наименее надежными из всех категорий анализа.
Исследователи утверждают, что, хотя анализ по мелким деталям может быть наиболее точным для сопоставления одного и того же пальца, он фокусируется на отдельных особенностях отпечатков пальцев, которые вряд ли встречаются в отпечатках пальцев разных людей, что делает его менее точным для сопоставления разных пальцев.
Модель была обучена на основе публичной базы данных правительства США, содержащей около 60 000 отпечатков пальцев и 525 000 изображений. Они обнаружили, что производительность ИИ была одинаковой для представителей разных полов и расовых групп, и что он показал наилучшие результаты при обучении на образцах из всех групп. “Только представьте, как хорошо он будет работать, когда его обучат не на тысячах, а на миллионах отпечатков пальцев”, – сказал в своем заявлении Анив Рэй, выпускник инженерного факультета Колумбийского университета, который помогал анализировать данные.
Команда подчеркнула, что надеется, что эта модель искусственного интеллекта однажды может быть использована для определения приоритетности версий, оправдания невиновных подозреваемых и, возможно, поможет создать новые версии для нераскрытых дел.
“Это исследование – пример того, как даже довольно простой искусственный интеллект, используя довольно простой набор данных, который исследовательское сообщество хранило годами, может дать понимание того, что ускользало от экспертов десятилетиями”, – сказал Ход Липсон, соавтор и профессор Колумбийского инженерного института.
“Еще более захватывающим является тот факт, что студент младших курсов, не имеющий ни малейшего опыта в криминалистике, может использовать ИИ, чтобы успешно опровергнуть широко распространенное мнение в целой области. Нас ожидает взрыв научных открытий под руководством ИИ, сделанных неспециалистами, и экспертному сообществу, включая академические круги, нужно подготовиться”.
Исследование, однако, не обошлось без критики. Изначально работа была отклонена известным журналом по криминалистике, анонимный рецензент и редактор пришли к выводу, что “хорошо известно, что каждый отпечаток пальца уникален”, и обнаружить внутриличностное сходство невозможно.
Хотя в статье признается необходимость обучения модели на большем и более разнообразном наборе данных, еще предстоит выяснить, способен ли искусственный интеллект давать результаты, достаточно надежные для того, чтобы служить убедительным доказательством при вынесении уголовных приговоров.
Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Читайте также: Новое исследование подтверждает возраст древнейших следов в Северной Америке