🤔Нейросеть открыла новый криминалистический маркер. Исследование долго не признавали из-за непрозрачности работы ИИ — сами разработчики не всегда понимают, каким именно образом он находит те или иные закономерности.
Следователи используют отпечатки пальцев для установления связи преступников с преступлением. В судебно-медицинском сообществе общепризнан тот факт, что отпечатки разных пальцев одного и того же человека уникальны. Грубо говоря, если отпечатки разных пальцев в разных местах, то доказать, что здесь был один человек, невозможно.
Ученые из Колумбийского университета оспорили это. Они использовали общедоступную базу данных правительства США, содержащую около 60 000 отпечатков пальцев, и загрузили их в систему искусственного интеллекта, которая называется «глубокая контрастирующая сеть».
Система довольно быстро научилась определять, когда разные отпечатки пальцев принадлежат одному и тому же человеку, а когда нет. Точность достигала 77%. Если в распоряжении нейросети оказывалось больше, чем по два отпечатка одного человека, точность была еще выше. Авторы подсчитали, что это может увеличить эффективность криминалистической экспертизы более чем в десять раз. Исследование вышло в журнале Science Advances.
Примечательно, что исследование довольно долго отклоняли научные журналы — слишком общепринято и очевидно для специалистов то, что отпечаток каждого пальца уникален. Одним из камней преткновения был вопрос: какую информацию на самом деле использовал ИИ, если та ускользала от судебно-медицинского анализа десятилетиями? Это поднимает общеизвестный вопрос: непрозрачность работы ИИ. Сами разработчики не всегда понимают, каким именно образом он находит те или иные закономерности. После тщательной визуализации процесса команда пришла к выводу, что нейросеть использовала новый криминалистический маркер.
«ИИ не исследовал разветвления и конечные точки отпечатков пальцев — шаблоны, используемые при традиционной экспертизе. Вместо этого он анализировал углы и кривизну завитков и петель в центре отпечатка пальца. Это исследование — пример того, как даже довольно простой ИИ при наличии довольно простого набора данных, который исследовательское сообщество хранило годами, может предоставить информацию, ускользавшую от экспертов на протяжении десятилетий. Даже студент бакалавриата, не имеющий никакого опыта в области криминалистики, может использовать ИИ, чтобы успешно бросить вызов широко распространенному мнению», — сказал один из авторов исследования Гейб Го.