Utafiti wa kimsingi uliofanywa na timu inayoongozwa na Gabe Guo, mwanafunzi mkuu katika idara ya sayansi ya kompyuta katika Chuo Kikuu cha Columbia, umeibua shaka kuhusu imani ya muda mrefu kwamba kila alama ya vidole ni ya kipekee. Iliyochapishwa katika jarida la Science Advances, utafiti huu unapinga hekima ya kawaida na umevutia umakini kwa athari zake zinazowezekana katika sayansi ya uchunguzi.
Guo na wenzake, akiwemo profesa Wenyao Xu wa Chuo Kikuu cha Buffalo, walitumia modeli ya kijasusi bandia inayoitwa mtandao wa kina tofauti kuchanganua hifadhidata ya serikali ya Marekani ya alama za vidole 60,000. Mfumo wa msingi wa AI ulibainisha kufanana kwa nguvu kati ya alama za vidole kutoka kwa vidole tofauti vya mtu mmoja. Jambo la kushangaza ni kwamba, usahihi wa mfumo ulifikia 77% kwa kutambua kwa usahihi ikiwa alama mbili za mtu mmoja ni za mtu mmoja, na hivyo kupendekeza kuwa alama za vidole si za kipekee kabisa.
Njia za awali za uchanganuzi wa alama za vidole zililenga vipengele fulani vinavyojulikana kama "minutiae," ambavyo ni vialama mahususi vinavyotumika kutambua. Hata hivyo, timu iligundua kuwa minutiae hizi zilifaa kwa kulinganisha alama za vidole lakini haziaminiki katika kutambua uwiano kati ya alama za mtu mmoja. Badala yake, utafiti ulibainisha pembe na mikunjo katikati ya alama ya vidole kama vipengele muhimu vya kubainisha mfanano.
Ingawa utafiti ulikabiliwa na msukumo mkubwa mwanzoni, uliendelea, ukiendelea kuboresha mbinu yake na kujumuisha data zaidi hadi ushahidi ukawa usioweza kukanushwa. Timu inakubali upendeleo unaowezekana katika data na inataka uthibitisho zaidi kwa kuchanganua hifadhidata kubwa na tofauti zaidi kwa matumizi ya vitendo ya mfumo wa AI katika uchunguzi wa uchunguzi.
Ingawa baadhi ya wataalamu wamesema kuwa utafiti huo unasisitiza tu kile ambacho kimejulikana kwa muda mrefu kuhusu kufanana kwa alama za vidole, Guo anasimama nyuma ya msingi wa utafiti wao. Ingawa uunganisho kati ya maumbo ya alama ya vidole ulikubaliwa katika mbinu za awali za uchapaji vidole kwa mikono, hakuna utafiti wa awali ambao ulikuwa umekadiria au kutumia ulinganifu huu kwa kiwango kilichofikiwa na timu ya Guo.
Christophe Champod, profesa wa sayansi ya uchunguzi katika Chuo Kikuu cha Lausanne, Uswisi, anakubali umuhimu wa mbinu za kujifunza kwa kina zinazotumika lakini anapendekeza kwamba utafiti huo unaweza kuwa umepindua matokeo yake. Champod anasema kuwa uwiano kati ya maumbo ya alama za vidole umetambuliwa kwa miaka. Hata hivyo, Guo anakanusha kuwa utafiti huu ni wa kwanza kubainisha kwa uwazi jukumu la mwelekeo wa matuta na kujaribu ulinganishaji wa kiotomatiki wa alama za vidole kutoka kwa vidole tofauti vya mtu mmoja.
Simon Cole, profesa wa uhalifu, sheria, na jamii katika Chuo Kikuu cha California, Irvine, anaunga mkono mchango wa kuvutia wa utafiti lakini anaonya dhidi ya kupindua matumizi yake ya vitendo. Cole anadokeza kuwa kwa kawaida wasimamizi wa sheria hurekodi vidole vyote kumi na mara nyingi viganja, hivyo basi kupunguza uwezekano wa kukutana na makosa kati ya alama za eneo la uhalifu na rekodi zilizopo.
Licha ya maoni tofauti kuhusu umuhimu wa matokeo ya utafiti, timu inasalia na imani na matokeo yake na imefanya msimbo wa AI kuwa chanzo wazi kwa uchunguzi zaidi. Guo anasisitiza kwamba utafiti huu unavuka nyanja ya uchunguzi, ukiangazia uwezo wa AI kufichua mifumo iliyofichwa ambayo imekwepa kuzingatiwa na wanadamu kwa karne nyingi.
Huku AI inaendelea kubadilika, Guo anaamini kuwa tuko ukingoni mwa enzi mpya ambapo AI itafichua maarifa ambayo hayakutambuliwa hapo awali. Athari ya utafiti inaenea zaidi ya eneo la alama za vidole na inasisitiza uwezo wa kubadilisha AI katika nyanja mbalimbali za ujuzi.