ИИ опровергает утверждение о том, что каждый отпечаток пальца человека уникален
Анализ отпечатков пальцев считается бесценным инструментом в области криминалистики и безопасности из-за уникальности и постоянства шаблонов. Не обнаружено двух людей с одинаковыми отпечатками пальцев, даже однояйцевых близнецов. Считается, что отпечатки пальцев настолько уникальны, что не существует двух одинаковых отпечатков пальцев, даже с разных пальцев одного и того же человека. Но теперь новое исследование с использованием искусственного интеллекта (ИИ) делает заявления, которые могут изменить ход судебно-медицинской идентификации отпечатков пальцев. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Хотя уникальность отпечатков пальцев делает их столь важными при расследовании на месте преступления, невозможность сопоставить отпечатки разных пальцев одного и того же человека может вызвать серьезные проблемы при объединении судебно-медицинских доказательств. Это делает их бесполезными в случаях, когда представленные отпечатки пальцев принадлежат другим пальцам, чем записанные.
Однако исследователи из Колумбийского университета утверждают, что создали модель искусственного интеллекта, способную сопоставлять отпечатки пальцев с уверенностью 99,99 процента, утверждая, что отпечатки пальцев одного и того же человека не уникальны — их просто неправильно сравнивали. Проведенные эксперименты показали, что в некоторых ситуациях новый метод может повысить эффективность судебно-медицинской экспертизы почти на два порядка.
Рисунок отпечатков пальцев состоит из выступающих гребней и углубленных борозд на подушечках пальцев. В настоящее время отпечатки пальцев анализируются путем сравнения рисунков гребней трения, которые делятся на три категории: петли, завитки и арки. Аналитик будет использовать характеристики гребней, известные как мелочи, для идентификации и сравнения характеристик отпечатка.
Однако процесс принятия решений новым ИИ основан на анализе бинарных шаблонов, ориентации гребней, плотности гребней и мелочей. Анализируя завитки и петли вблизи центра отпечатка пальца, известные как сингулярность, они обнаружили, что большая часть сходства отпечатков пальцев объясняется ориентацией гребней, и пришли к выводу, что карты мелких деталей были наименее надежными из категорий анализа.
Они утверждают, что, хотя анализ мелких деталей может быть наиболее точным для сопоставления одних и тех же пальцев, он фокусируется на особенностях отдельных отпечатков пальцев, которые вряд ли встречаются в отпечатках пальцев одного человека, что делает его менее точным для сопоставления нескольких пальцев.
Модель была обучена с использованием общедоступной базы данных правительства США, содержащей около 60 000 отпечатков пальцев и 525 000 изображений. Они обнаружили, что производительность ИИ была одинаковой для разных полов и расовых групп, и что лучше всего он работал при обучении на образцах из всех групп. «Только представьте, насколько хорошо это будет работать, если обучиться на миллионах, а не на тысячах отпечатков пальцев», — отметил старший инженер Columbia Engineering Анив Рэй, который помогал анализировать данные.
Команда выразила надежду, что эта модель искусственного интеллекта однажды может быть использована для определения приоритетов потенциальных клиентов, оправдания невиновных подозреваемых и потенциально поможет найти новые версии для нераскрытых дел.
Однако исследование не осталось без критики. Первоначально статья была отклонена авторитетным судебно-медицинским журналом, а анонимный эксперт-рецензент и редактор пришел к выводу, что «хорошо известно, что каждый отпечаток пальца уникален».
Хотя в документе признается необходимость обучения модели на более крупном и разнообразном наборе данных, еще предстоит выяснить, способен ли ИИ давать достаточно надежные результаты, чтобы предоставить убедительные доказательства при вынесении уголовных приговоров.