ИИ открыла новый криминалистический маркер

Не каждый отпечаток пальца уникален - ИИ открыла новый криминалистический маркер

Ярким примером того, как ИИ ломает барьеры между дисциплинами, открывая новые горизонты для научных открытий, стало исследование, которое представляет собой прорыв в области криминалистики и демонстрирует мощь искусственного интеллекта в решении задач, которые ранее считались неразрешимыми.


Оспаривание догм криминалистики

Команда под руководством старшего студента инженерного факультета Колумбийского университета Гейба Гуо, который не имел опыта в криминалистике, используя общедоступную базу данных правительства США на 60 000 отпечатков пальцев, ввёла их парами в систему на основе ИИ. Иногда пары принадлежали одному и тому же человеку (но разным пальцам), а иногда разным людям.

Традиционно считалось, что отпечатки разных пальцев одного человека настолько уникальны, что их невозможно связать. Однако ИИ, разработанный командой Гуо, показал, что между ними есть сходство, основанное на кривизне завитков в центре отпечатка, а не на традиционных деталях.


Технология и точность:
- для обучения использовалась "глубокая контрастная сеть";
- точность сопоставления одной пары — 77%, что уже полезно для сужения круга подозреваемых;
- при анализе нескольких пар точность возрастает, что может увеличить эффективность экспертизы в 10+ раз.


Реакция научного сообщества

Любопытно, что публикация исследования долго отклонялась научными журналами — так как "всем", а тем более специалистам известно, "очевидно" и общепринято, что отпечаток каждого пальца уникален.

Потребовалась настойчивость команды и публикация в авторитетном журнале Science Advances, чтобы открытие получило признание.


Новый маркер для идентификации

ИИ выявил, что ключевым признаком является геометрия центральных завитков, а не традиционные узоры. Это открывает новые возможности для анализа отпечатков.


Ограничения и перспективы

- точность пока недостаточна для окончательных судебных решений, но метод полезен для приоритизации подозреваемых;
- для повышения надежности нужны более масштабные и разнообразные наборы данных;
- в будущем, с обучением на миллионах отпечатков, точность может значительно вырасти.


Значение для науки

Этот случай показывает, что искусственный интеллект может находить закономерности, ускользающие от экспертов судебно-медицинского анализа десятилетиями, даже в хорошо изученных областях. Более того, открытие сделал студент без опыта в криминалистике, что подчеркивает демократизирующую роль ИИ в науке.


Вывод

Вышеописанная история - пример того, что нас окружают догмы, существующие, порой и десятилетиями, и столетиями, и тысячелетиями, которые рушатся при критическом анализе и открытом обсуждении проблемы.


Сайт Колумбийского университета:


Ролик на Ютуб:

youtu.be/s5esfRbBc18?si=SxhoH2nmKeyKw85V