Columbia Üniversitesi'nin bilgisayar bilimi bölümünde son sınıf öğrencisi olan Gabe Guo liderliğindeki bir ekip tarafından yürütülen çığır açıcı bir çalışma, her parmak izinin benzersiz olduğu yönünde uzun süredir inanılan inanç hakkında şüpheleri artırdı. Science Advances dergisinde yayınlanan çalışma, geleneksel inanışa meydan okuyor ve adli tıptaki potansiyel etkileri nedeniyle dikkatleri üzerine çekiyor.
Guo ve aralarında Buffalo Üniversitesi'nden profesör Wenyao Xu'nun da bulunduğu meslektaşları, ABD hükümetinin 60.000 parmak izinden oluşan veritabanını analiz etmek için derin karşılaştırmalı ağ adı verilen bir yapay zeka modeli kullandı. Yapay zeka tabanlı sistem, aynı kişinin farklı parmaklarından alınan parmak izleri arasında güçlü benzerlikler tespit etti. Şaşırtıcı bir şekilde, sistemin doğruluğu, iki parmak izinin aynı kişiye ait olup olmadığını doğru bir şekilde tespit etmede %77'ye ulaştı, bu da parmak izlerinin tamamen benzersiz olmadığını ortaya koydu.
Parmak izi analizine yönelik önceki yaklaşımlar, tanımlama için kullanılan belirli işaretler olan "küçük ayrıntılar" olarak bilinen belirli özelliklere odaklanıyordu. Ancak ekip, bu ayrıntıların parmak izlerini eşleştirmede etkili olduğunu ancak aynı kişinin parmak izleri arasındaki korelasyonları belirlemede güvenilir olmadığını buldu. Bunun yerine çalışma, parmak izinin merkezindeki açıları ve eğrilikleri benzerliğin belirlenmesinde anahtar faktörler olarak tanımladı.
Çalışma başlangıçta önemli ölçüde olumsuzluklarla karşı karşıya kalsa da, metodolojisini sürekli olarak geliştirerek ve kanıtlar reddedilemez hale gelene kadar daha fazla veri dahil ederek ısrar etti. Ekip, verilerdeki potansiyel önyargıları kabul ediyor ve AI sisteminin adli tıptaki pratik uygulaması için daha büyük ve daha çeşitli bir veritabanını analiz ederek daha fazla doğrulama yapılması çağrısında bulunuyor.
Bazı uzmanlar çalışmanın yalnızca parmak izi benzerlikleri hakkında uzun zamandır bilinenleri yinelediğini iddia etse de Guo, araştırmalarının çığır açan doğasının arkasında duruyor. Parmak izi şekilleri arasındaki korelasyon daha önceki manuel parmak izi alma yöntemlerinde kabul edilmiş olsa da, daha önceki hiçbir çalışma bu benzerlikleri Guo'nun ekibinin ulaştığı ölçüde ölçmemiş veya kullanmamıştı.
İsviçre Lozan Üniversitesi'nde adli tıp profesörü olan Christophe Champod, kullanılan derin öğrenme tekniklerinin önemini kabul ediyor ancak çalışmanın bulgularını abartmış olabileceğini öne sürüyor. Champod, parmak izi şekilleri arasındaki ilişkinin yıllardır bilindiğini savunuyor. Ancak Guo, bu çalışmanın çıkıntı yöneliminin rolünü açıkça tanımlayan ve aynı kişinin farklı parmaklarından parmak izlerini otomatik olarak eşleştirmeyi deneyen ilk çalışma olduğuna karşı çıkıyor.
Irvine'deki Kaliforniya Üniversitesi'nde kriminoloji, hukuk ve toplum profesörü olan Simon Cole, çalışmanın ilginç katkısını destekliyor ancak pratikteki uygulamasının abartılmaması konusunda uyarıda bulunuyor. Cole, kolluk kuvvetlerinin tipik olarak on parmağın tamamını ve çoğu zaman avuç içlerini kaydettiğini, böylece olay yeri baskıları ile mevcut kayıtlar arasında uyumsuzluklarla karşılaşma olasılığını en aza indirdiğini belirtiyor.
Çalışmanın bulgularının önemine ilişkin farklı görüşlere rağmen ekip, sonuçlarına güvenmeyi sürdürüyor ve AI kodunu daha fazla inceleme için açık kaynak haline getirdi. Guo, bu araştırmanın adli tıp alanını aştığını vurgulayarak, yapay zekanın yüzyıllardır insan gözleminden kaçan gizli kalıpları ortaya çıkarma gücünün altını çiziyor.
Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe Guo, yapay zekanın daha önce fark edilmemiş içgörüleri ortaya çıkaracağı yeni bir çağın eşiğinde olduğumuza inanıyor. Çalışmanın etkisi parmak izi alanının ötesine uzanıyor ve yapay zekanın çeşitli bilgi alanlarındaki dönüştürücü potansiyelinin altını çiziyor.