Dirbtinis intelektas suabejojo vienu iš pagrindinių šiuolaikinės kriminalistikos postulatų – prielaida, kad pirštų atspaudai yra absoliučiai unikalūs. Šis 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. Būtent šia nuostata rėmėsi kriminalistikos metodikos, policijos darbas ir teismų sprendimai visame pasaulyje. Tačiau naujos kartos mašininio mokymosi algoritmai privertė mokslininkus permąstyti šią aksiomą. Tyrimas buvo publikuotas žurnale „Science Advances“.
Kolumbijos universiteto ir Bafalo universiteto mokslininkų komanda panaudojo gilaus kontrastinio mokymosi modelį, išmokytą daugiau kaip su 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, ir 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 vienodai pasireiškia visuose žmogaus pirštuose, net ir skirtingose rankose“.
Praktinė tokios technologijos nauda gali būti didelė. Ji galėtų smarkiai paspartinti asmens nustatymą tais atvejais, kai turimas tik dalinis ar prastos kokybės piršto atspaudas – tai būdinga nusikaltimų vietose randamiems pėdsakams.
„Šiuolaikinės sistemos dažnai reikalauja, kad kryžminiam palyginimui būtų prieinami visi dešimt kiekvieno asmens pirštų atspaudų. Naujas dirbtinio intelekto metodas siūlo žymiai 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 gali susieti nusikaltimų vietose rastus pėdsakus net ir tada, kai jie paimti nuo skirtingų pirštų“, – pažymima tyrimą aprašančiame pranešime.
Kartu tyrėjai pabrėžia, kad modelis „skirtas tyriminių sąsajų generavimui, o ne teisinei identifikacijai“ ir kol kas nėra pasirengęs tiesioginiam naudojimui teismuose.
Be kriminalistikos, šis atradimas gali paveikti ir biometrines saugumo sistemas. Prieigos kontrolės sprendimai, išmanieji telefonai ir 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 autentifikacijos principus.
