Инженеры Колумбийского университета в Нью-Йорке разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая опровергает давно укоренившееся в криминалистике мнение о том, что отпечатки пальцев одного и того же человека уникальны. По мнению ИИ, отпечатки всех десяти пальцев одного человека несут в себе много общей информации. Например, если на месте одного преступления нашли отпечаток указательного, а на месте другого — отпечаток большого пальца руки, то с помощью ИИ можно будет точно определить, был ли это один и тот же человек или отпечатки пальцев принадлежат разным людям.

В традиционной криминалистике отпечатки пальцев считаются золотым стандартом для установления связи между преступником и преступлением. Однако когда преступник оставляет отпечатки разных пальцев на разных местах преступления, связать эти места становится сложно.

Это происходит потому, что криминалистика признает, что отпечатки пальцев одного и того же человека уникальны и не могут быть сопоставлены, что может затруднять расследование.

Исследовательская группа из Колумбийского университета использовала общедоступную базу данных правительства США, содержащую 60 000 отпечатков пальцев, и попарно ввела их в "сеть глубокого контрастирования", работающую на основе ИИ.

Некоторые пары принадлежали одному и тому же человеку, но с разными пальцами, а другие — разным людям. Со временем система ИИ стала лучше распознавать, когда уникальные на первый взгляд отпечатки пальцев принадлежат одному и тому же человеку, а когда нет. Точность распознавания одной пары пальцев достигла 77 процентов, что, по словам исследователей, может повысить эффективность текущей судебной экспертизы более чем в десять раз.

Система ИИ не опиралась на традиционные "миниатюры" (ответвления и конечные точки гребней отпечатков пальцев) для сравнения. Вместо этого она сосредоточилась на углах и изгибах вихрей и петель в центре отпечатка пальца. Эти новые криминалистические маркеры могут помочь "определить приоритеты в неоднозначных ситуациях" и повысить криминалистическую точность сравнения отпечатков пальцев.

Исследователи признают, что в данных могут быть погрешности и что для практической проверки методики необходимы более крупные массивы данных. Они ожидают, что производительность системы ИИ будет повышаться по мере ее обучения на миллионах, а не тысячах отпечатков пальцев.

Исследование, проведенное под руководством Гейба Гуо, инженера-студента Колумбийского университета, было опубликовано в журнале Science Advances.

Ход Липсон, профессор инноваций на факультете машиностроения, отметил, что это исследование является примером того, как "даже довольно простой ИИ" может дать понимание того, что ускользало от экспертов на протяжении десятилетий.