Przełomowe badanie przeprowadzone przez zespół kierowany przez Gabe’a Guo, studenta ostatniego roku studiów licencjackich na wydziale informatyki Uniwersytetu Columbia, wzbudziło wątpliwości co do od dawna panującego przekonania, że każdy odcisk palca jest niepowtarzalny. Badanie, opublikowane w czasopiśmie Science Advances, podważa konwencjonalny pogląd i przyciąga uwagę ze względu na jego potencjalne implikacje dla kryminalistyki.
Guo i jego współpracownicy, w tym profesor Wenyao Xu z Uniwersytetu w Buffalo, wykorzystali model sztucznej inteligencji zwany głęboką siecią kontrastową do analizy bazy danych rządu USA zawierającej 60 000 odcisków palców. System oparty na sztucznej inteligencji zidentyfikował silne podobieństwa między odciskami palców różnych palców tej samej osoby. Co zaskakujące, dokładność systemu w przypadku prawidłowego zidentyfikowania, czy dwa odciski palców należały do tej samej osoby, osiągnęła najwyższy poziom 77%, co sugeruje, że odciski palców nie są całkowicie unikalne.
Poprzednie podejścia do analizy odcisków palców skupiały się na pewnych cechach zwanych „minucjami”, które są specyficznymi znacznikami używanymi do identyfikacji. Zespół odkrył jednak, że te drobiazgi skutecznie dopasowywały odciski palców, ale nie były wiarygodne w identyfikowaniu korelacji między odciskami palców tej samej osoby. Zamiast tego w badaniu zidentyfikowano kąty i krzywizny w środku odcisku palca jako kluczowe czynniki określające podobieństwo.
Chociaż początkowo badanie spotkało się ze znacznym sprzeciwem, nie podjęto go, stale udoskonalając swoją metodologię i włączając więcej danych, aż dowody stały się niepodważalne. Zespół uznaje potencjalne błędy systematyczne w danych i wzywa do dalszej weryfikacji poprzez analizę większej i bardziej zróżnicowanej bazy danych pod kątem praktycznego zastosowania systemu sztucznej inteligencji w kryminalistyce.
Chociaż niektórzy eksperci twierdzą, że badanie jedynie powtarza to, co od dawna wiadomo na temat podobieństw odcisków palców, Guo stoi za przełomowym charakterem ich badań. Chociaż korelacja między kształtami odcisków palców została potwierdzona we wcześniejszych metodach ręcznego pobierania odcisków palców, w żadnym poprzednim badaniu nie określono ilościowo ani nie wykorzystano tych podobieństw w stopniu osiągniętym przez zespół Guo.
Christophe Champod, profesor medycyny sądowej na uniwersytecie w Lozannie w Szwajcarii, potwierdza znaczenie stosowanych technik głębokiego uczenia się, ale sugeruje, że wyniki badania mogły być przesadzone. Champod twierdzi, że korelacja między kształtami odcisków palców jest rozpoznawana od lat. Jednak Guo twierdzi, że to badanie jest pierwszym, w którym wyraźnie określono rolę orientacji grzbietu i podjęto próbę automatycznego dopasowywania odcisków palców różnych palców tej samej osoby.
Simon Cole, profesor kryminologii, prawa i społeczeństwa na Uniwersytecie Kalifornijskim w Irvine, popiera interesujący wkład badania, ale przestrzega przed przecenianiem jego praktycznego zastosowania. Cole zwraca uwagę, że organy ścigania zazwyczaj rejestrują wszystkie dziesięć palców, a często także dłonie, minimalizując prawdopodobieństwo napotkania niezgodności między odciskami z miejsca zbrodni a istniejącymi zapisami.
Pomimo różnych opinii na temat znaczenia wyników badania, zespół pozostaje pewny swoich wyników i udostępnił kod AI jako open source do dalszych badań. Guo podkreśla, że badania te wykraczają poza dziedzinę kryminalistyki, podkreślając moc sztucznej inteligencji w odkrywaniu ukrytych wzorców, które przez wieki wymykały się ludzkiej obserwacji.
W miarę ewolucji sztucznej inteligencji Guo uważa, że stoimy u progu nowej ery, w której sztuczna inteligencja ujawni spostrzeżenia, które wcześniej były niezauważone. Wpływ badania wykracza poza dziedzinę odcisków palców i podkreśla transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach wiedzy.