DEMET İLCE / MUHABİR
Parmak izi analizi, desenlerin benzersizliği ve kalıcılığı nedeniyle adli tıp ve güvenlik ortamlarında paha biçilmez bir araç olarak kabul edilir. Tek yumurta ikizleri dahil, parmak izi desenini paylaşan iki kişi bulunamadı. Parmak izleri o kadar benzersizdir ki aslında kendi parmak izleriniz birbiriyle eşleşmez bile. Ancak şimdi, yapay zekayı (AI) kullanan yeni araştırmalar, adli parmak izi tespitinin gidişatını değiştirebilecek iddialarda bulunuyor.
Parmak izlerinin benzersizliği, onları olay yeri incelemelerinde bu kadar önemli kılan şey olsa da, aynı kişiye ait farklı parmak izlerinin (kişi içi parmak izleri olarak anılır) eşleştirilememesi, adli delillerin bağlanmasında büyük sorunlara neden olabilir.
Ancak Columbia Üniversitesi'nden araştırmacılar, kişi içi parmak izlerini yüzde 99,99 güvenle eşleştirebilen bir yapay zeka modeli oluşturduklarını iddia ediyor ve aynı kişinin parmak izlerinin benzersiz olmadığını, sadece onları yanlış şekilde karşılaştırdığımızı öne sürüyor.
Parmak izi desenleri, parmak pedlerindeki yükseltilmiş çıkıntılardan ve girintili oluklardan oluşur. Şu anda parmak izleri, döngüler, halkalar ve kemerler olmak üzere üç kategoriye ayrılan sürtünme sırtı desenleri karşılaştırılarak analiz ediliyor. Bir analist, baskının özelliklerini tanımlamak ve karşılaştırmak için minutiae olarak bilinen çıkıntı özelliklerini kullanacaktır.
Ancak yeni yapay zekanın karar verme süreci ikili modellerin, sırt yöneliminin, sırt yoğunluğunun ve ayrıntıların analizine dayanıyor. Tekillik olarak bilinen parmak izinin merkezine yakın girdapları ve halkaları analiz ederek, kişi içi parmak izi benzerliklerinin çoğunun sırt yönelimi ile açıklandığını buldular ve ayrıntı haritalarının analiz kategorileri arasında en az güvenilir olduğu sonucuna vardılar.
Ayrıntı analizinin aynı parmak eşleştirmesi için en doğru yöntem olabileceğini, ancak kişi içi parmak izlerinde meydana gelme olasılığı düşük olan tek parmak izi özelliklerine odaklandığını, bu durumun parmaklar arası eşleştirmeyi daha az doğru hale getirdiğini ileri sürüyorlar.
Model, ABD hükümetinin yaklaşık 60.000 parmak izi ve 525.000 görüntüden oluşan halka açık veri tabanı kullanılarak eğitildi. Yapay zekanın performansının farklı cinsiyetler ve ırk grupları arasında tutarlı olduğunu ve tüm gruplardan örneklerle eğitildiğinde en iyi performansı gösterdiğini buldular. Verilerin analiz edilmesine yardımcı olan Columbia Mühendislik Kıdemli Aniv Ray, yaptığı açıklamada , "Binlerce parmak izi yerine milyonlarca parmak izi üzerinde eğitildiğinde bunun ne kadar iyi performans göstereceğini bir düşünün" dedi.
Ekip, bu yapay zeka modelinin bir gün potansiyel müşterilere öncelik vermek, masum şüphelileri temize çıkarmak ve potansiyel olarak çözülmemiş vakalar için yeni potansiyel müşteriler yaratmaya yardımcı olmak için kullanılabileceğini umduklarını vurguladı.
Hod Lipson, "Bu araştırma, araştırma topluluğunun yıllardır elinde bulundurduğu oldukça sade bir veri seti göz önüne alındığında, oldukça basit bir yapay zekanın bile, uzmanların onlarca yıldır gözden kaçırdığı iç görüleri nasıl sağlayabileceğinin bir örneğidir. Daha da heyecan verici olanı, adli tıp alanında herhangi bir geçmişi olmayan bir lisans öğrencisinin, tüm bir alanda yaygın olarak kabul edilen bir inanca başarılı bir şekilde meydan okumak için yapay zekayı kullanabilmesidir. Uzman olmayanların yapay zeka liderliğindeki bilimsel keşiflerinde bir patlama yaşamak üzereyiz ve akademi de dahil olmak üzere uzman topluluğunun buna hazır olması gerekiyor." dedi.
Ancak araştırma eleştirisiz kalmadı. Makale başlangıçta köklü bir adli tıp dergisi tarafından, anonim bir uzman incelemeci ve editörün "her parmak izinin benzersiz olduğu iyi bilinmektedir" ve kişi içi benzerlikleri tespit etmenin mümkün olmayacağı sonucuna vararak reddedildi.
Makale, modelin daha büyük ve daha çeşitli bir veri seti üzerinde eğitilmesi ihtiyacını kabul etse de, yapay zekanın cezai mahkumiyetlerde kesin delil sağlayacak kadar güvenilir sonuçlar üretip üretemeyeceği henüz bilinmiyor.
