Dirbtinis intelektas suabejojo vienu pagrindinių šiuolaikinės kriminalistikos postulatų – prielaida, kad pirštų atspaudai yra absoliučiai unikalūs. Toks atradimas gali turėti toli siekiančių pasekmių tiek teismų praktikai, tiek biometrinių saugumo sistemų veikimui.
Daugiau nei šimtmetį buvo laikoma neginčijama, kad nėra dviejų vienodų pirštų atspaudų, net ir tarp skirtingų to paties žmogaus pirštų. Šia nuostata rėmėsi kriminalistikos metodikos, policijos darbas ir teismų sprendimai visame pasaulyje. Tačiau naujos kartos mašininio mokymosi algoritmai privertė mokslininkus permąstyti šią aksiomą. Tyrimo rezultatai publikuoti žurnale „Science Advances“.
Kolumbijos universiteto ir Bafalo universiteto mokslininkų komanda pasitelkė gilaus kontrastinio mokymosi modelį, apmokytą daugiau nei 60 tūkstančių pirštų atspaudų vaizdų iš kelių autoritetingų biometrinių duomenų bazių. Rezultatai pasirodė netikėti: sistema daugiau nei 99,99 % tikslumu nustatė, ar du skirtingi atspaudai priklauso tam pačiam žmogui, o maždaug 77 % tikslumu atpažino atspaudus, paimtus nuo skirtingų to paties asmens pirštų.
Lemiamu veiksniu tapo tai, kad algoritmas nesirėmė klasikinėmis „smulkmenomis“ – vagelių pabaigomis ar išsišakojimais. Vietoje to jis analizavo vagelių orientaciją ir išlinkimą, t. y. platesnius struktūrinius raštus. Pasak autorių, šie platesni struktūriniai raštai panašiai pasireiškia visuose žmogaus pirštuose, net ir skirtingose rankose.
Praktinė tokios technologijos nauda galėtų būti didelė. Ji galėtų gerokai paspartinti asmens nustatymą tais atvejais, kai turimas tik dalinis arba prastos kokybės piršto atspaudas – būtent tokie pėdsakai dažniausiai randami nusikaltimų vietose.
Teigiama, kad šiuolaikinės sistemos dažnai reikalauja, jog palyginimui būtų prieinami visų dešimties asmens pirštų atspaudai. Tuo tarpu naujasis dirbtinio intelekto metodas žada didesnį efektyvumą. Viename modeliuotame teismo ekspertizės bandyme modelis sutrumpino įtariamųjų sąrašą nuo 1000 žmonių iki mažiau nei 40 galimų kandidatų. Aptikdamas pasikartojančias struktūrines ypatybes skirtingų pirštų atspauduose, dirbtinis intelektas galėtų susieti nusikaltimų vietose rastus pėdsakus net ir tada, kai jie paimti nuo skirtingų pirštų.
Kartu tyrėjai pabrėžia, kad modelis skirtas tyriminėms sąsajoms generuoti, o ne teisinei identifikacijai, todėl kol kas nėra pasirengęs tiesioginiam naudojimui teismuose.
Be kriminalistikos, šis atradimas gali paveikti ir biometrines saugumo sistemas. Prieigos kontrolės sprendimai, išmanieji telefonai bei pasienio patikra paprastai remiasi prielaida, kad kiekvienas piršto atspaudas yra atskiras identifikatorius. Atskleistas panašumas tarp skirtingų to paties žmogaus pirštų sukuria ir papildomų rizikų, ir naujų galimybių, todėl kūrėjai gali būti priversti peržiūrėti autentifikavimo principus.
