Искусственный интеллект обнаружил, что не каждый отпечаток пальца уникален
Инженеры Колумбийского университета создали новый искусственный интеллект, который разрушает давнее убеждение в криминалистике, согласно которому отпечатки пальцев разных пальцев одного и того же человека уникальны. Оказывается, они похожи, только мы неправильно сравнили отпечатки пальцев!
Newswise — Нью-Йорк, штат Нью-Йорк — 10 января 2024 г. — От «Закона и порядка» до «CSI», не говоря уже о реальной жизни, следователи использовали отпечатки пальцев в качестве золотого стандарта для установления связи преступников с преступлениями. Но если преступник оставит отпечатки разных пальцев на двух разных местах преступления, эти места очень сложно связать, и след может затеряться.
В судебно-медицинском сообществе общепризнан тот факт, что отпечатки пальцев разных пальцев одного и того же человека («межличностные отпечатки пальцев») уникальны и, следовательно, несравнимы.
Исследование под руководством студента инженерного факультета Колумбийского университета
Команда под руководством старшего студента Колумбийского инженерного факультета Гейба Го оспорила это широко распространенное предположение. Го, не имевший никаких предварительных знаний в области криминалистики, нашел общедоступную базу данных правительства США, содержащую около 60 000 отпечатков пальцев, и попарно ввел их в систему на основе искусственного интеллекта, известную как сеть глубокого контраста. Иногда пары принадлежали одному и тому же человеку (но разным пальцам), а иногда – разным людям.
ИИ может значительно повысить точность криминалистической экспертизы
Со временем система искусственного интеллекта, которую команда разработала путем модификации современной структуры, стала лучше понимать, когда, казалось бы, уникальные отпечатки пальцев принадлежат одному и тому же человеку, а когда нет. Точность для одной пары достигала 77%. Когда было представлено несколько пар, точность значительно возросла, что потенциально увеличило текущую эффективность криминалистической экспертизы более чем в десять раз. Проект, созданный в результате сотрудничества лаборатории творческих машин Хода Липсона в Columbia Engineering и лаборатории встраиваемых датчиков и вычислений Вэньяо Сюй в Университете Буффало, SUNY, был опубликован сегодня в Научные достижения.
Результаты исследования бросают вызов и удивляют судебно-медицинское сообщество
После того, как команда проверила свои результаты, они быстро представили их в известный судебно-медицинский журнал, но через несколько месяцев получили отказ. Анонимный эксперт-рецензент и редактор пришел к выводу, что «хорошо известно, что каждый отпечаток пальца уникален», и поэтому невозможно обнаружить сходство, даже если отпечатки пальцев принадлежат одному и тому же человеку.
Команда не сдавалась. Они удвоили преимущество, предоставили своей системе искусственного интеллекта еще больше данных, и система продолжала совершенствоваться. Понимая скептицизм экспертного сообщества, команда решила представить свою рукопись более широкой аудитории. Статья снова была отклонена, но Липсон, профессор инноваций на факультете машиностроения имени Джеймса и Салли Скапа и содиректор Makerspace Facility, подал апелляцию. «Обычно я не оспариваю редакционные решения, но этот вывод был слишком важным, чтобы его игнорировать», — сказал он. «Если эта информация склонит чашу весов, то я думаю, что нераскрытые дела могут быть возобновлены и даже невиновные люди могут быть оправданы».
Хотя точность системы недостаточна для официального принятия решения по делу, она может помочь расставить приоритеты в неоднозначных ситуациях. После долгих размышлений статья была наконец принята к публикации. Научные достижения.
Представлен новый тип криминалистического маркера для точного снятия отпечатков пальцев
Одним из спорных вопросов стал следующий вопрос: какую альтернативную информацию на самом деле использовал ИИ, ускользнувшую от десятилетий криминалистического анализа? После тщательной визуализации процесса принятия решений системой ИИ команда пришла к выводу, что ИИ использовал новый тип криминалистического маркера.
«ИИ не использовал «мелочи», которые представляют собой ветви и конечные точки отпечатков пальцев — шаблоны, используемые при традиционном сравнении отпечатков пальцев», — сказал Го, который начал исследование, будучи студентом первого курса Columbia Engineering в 2021 году. «Вместо этого он использовал что-то другое, связанное с углами и кривизной завитков и петель в центре отпечатка пальца».
Старший инженер Columbia Engineering Анив Рэй и аспирант Джуда Голдфедер, которые помогали анализировать данные, отметили, что их результаты — это только начало. «Представьте, насколько хорошо это будет работать, если обучиться на миллионах, а не на тысячах отпечатков пальцев», — сказал Рэй.
ВИДЕО: https://youtu.be/s5esfRbBc18
Потребность в более широких наборах данных
Команда осознает потенциальные искажения данных. Авторы представляют доказательства того, что ИИ работает одинаково для разных полов и рас, где были доступны образцы. Однако они отмечают, что если этот метод будет использоваться на практике, необходимо проводить более тщательную проверку с использованием наборов данных с более широким охватом.
Преобразовательный потенциал ИИ в хорошо зарекомендовавшей себя области
Это открытие является примером еще более удивительных вещей, которые может принести ИИ, отмечает Липсон. «Многие люди думают, что ИИ на самом деле не может делать новые открытия — что он просто извергает знания», — сказал он. «Но это исследование является примером того, как даже довольно простой ИИ при наличии довольно простого набора данных, который исследовательское сообщество собирало годами, может предоставить информацию, которая ускользала от экспертов на протяжении десятилетий».
Он добавил: «Еще более захватывающим является тот факт, что студент бакалавриата, не имеющий опыта работы в области судебной экспертизы, может использовать ИИ, чтобы успешно бросить вызов широко распространенному мнению о целой области. Мы собираемся пережить взрыв научных открытий под руководством ИИ, неспециалисты, и профессиональное сообщество, включая академические круги, должны подготовиться.
###
Об исследовании
Статья называется “Выявление межличностного сходства отпечатков пальцев с помощью глубокого контрастного обучения».
Авторы: Гейб Го, Анив Рэй, Джуда Голдфедер и Ход Липсон, Columbia Engineering; Майлз Изидорчак, Университет Тафтса; и Веньяо Сюй, Университет Буффало, SUNY.
Работа является частью совместного Института динамических систем ИИ Вашингтонского университета (Колумбия) и Гарвардского научного фонда NSF, целью которого является ускорение научных открытий с использованием ИИ.
Исследование было поддержано Институтом динамических систем NSF AI 2112085 и сайтом NSF REU.
2050910.
Авторы заявляют об отсутствии финансовых или иных конфликтов интересов.
###
ССЫЛКИ:
Статья: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adi0329.
DOI: 10.1126/sciadv.adi0329.
ВИДЕО: https://youtu.be/s5esfRbBc18
ВЕБ-САЙТ ПРОЕКТА: https://creativemachineslab.com/fingerprints.html (пароль: отпечатки пальцев)
###
