Desenlerinin eşsiz ve kalıcı olması sebebiyle, parmak izleri isimli tıp ve güvenlik alanlarında çok kıymetli bir araç olarak kabul edilir. Tek yumurta ikizleri dahil olmak üzere, şimdi birebir parmak izi desenini paylaşan iki kişi bulunamadı. Parmak izleri o kadar benzersizdir ki, kendi parmak izleriniz bile birbiriyle eşleşmez.
Ancak artık, yapay zekayı (AI) kullanan yeni araştırmalar, isimli parmak izi tespitinin gidişatını değiştirebilecek tezlerde bulunuyor.
Parmak izlerinin olay yeri incelemelerinde bu kadar kıymetli olmalarını sağlayan bu benzersizlik olsa da, birebir bireye ilişkin farklı parmak izlerinin (kişi içi parmak izleri) eşleştirilememesi, isimli kanıtların bağlanmasında büyük düşünceler yaratabiliyor. Columbia Üniversitesi araştırmacıları ise, birebir kişinin parmak izlerinin eşsiz olmadığını, sadece onları yanlış halde karşılaştırdığımızı öne sürerek “kişi içi parmak izlerini” yüzde 99,99 inançla eşleştirebilen bir yapay zeka modeli oluşturduğunu argüman ediyor. Öbür bir deyişle bir bireye ilişkin farklı parmakların izleri ortasında güçlü bir temas ve benzerlik olduğu öne sürülüyor.
Parmak izi desenleri, parmakların uç kısımlarındaki yükseltilmiş çıkıntılardan ve girintili oluklardan oluşur. Şu anda parmak izleri, döngüler, halkalar ve kemerler olmak üzere üç kategoriye ayrılan sürtünme sırtı desenleri karşılaştırılarak tahlil ediliyor. Analistler, müsaade özelliklerini tanımlamak ve karşılaştırmak için “minutiae” olarak bilinen çıkıntı özelliklerini kullanıyor.
Ancak yeni yapay zekanın karar verme süreci ikili modellerin, çıkıntı yöneliminin, çıkıntı yoğunluğunun ve detayların tahliline dayanıyor. Tekillik olarak bilinen parmak izinin merkezine yakın döngüleri ve halkaları tahlil ederek, kişi içi parmak izi benzerliklerinin birçoklarının çıkıntı yönelimi ile açıklandığını buldular ve detay haritalarının tahlil kategorileri ortasında en az emniyetli olduğu sonucuna vardılar. Detay tahlilinin tıpkı parmak eşleştirmesi için en hakikat formül olabileceğini, lakin kişi içi parmak izlerinde meydana gelme mümkünlüğü düşük olan tek parmak izi özelliklerine odaklandığını, bu durumun parmaklar ortası eşleştirmeyi daha az hakikat hale getirdiğini ileri sürüyorlar.
Model, ABD hükümetinin yaklaşık 60.000 parmak izi ve 525.000 imgeden oluşan halka açık bilgi tabanı kullanılarak eğitildi. Yapay zekanın performansının farklı cinsiyetler ve ırk kümeleri ortasında dengeli olduğunu ve tüm kümelerden örneklerle eğitildiğinde en âlâ performansı gösterdiğini buldular. Bilgilerin tahlil edilmesine yardımcı olan Columbia Mühendislik kısmından Aniv Ray, yaptığı açıklamada, “Binlerce parmak izi yerine milyonlarca parmak izi üzerinde eğitildiğinde bunun ne kadar düzgün performans göstereceğini hayal edin” dedi.
Ekip, bu yapay zeka modelinin gelecekte potansiyel ipuçlarına öncelik vermek, günahsız şüphelileri paka çıkarmak ve çözülmemiş hadiseler için yeni potansiyel ipuçları yaratmaya yardımcı olmak için kullanılabileceğini umduklarını vurguluyor.
Ancak araştırma çeşitli tenkitlerle de karşılaştı. Makale, esaslı bir isimli tıp mecmuası tarafından, anonim bir uzman inceleyici ve editörün “her parmak izinin eşsiz olduğu yeterli bilinmektedir” ve kişi içi benzerlikleri tespit etmek mümkün değildir sonucuna varması ile başlangıçta reddedildi.
Makale, modelin daha büyük ve daha çeşitli bir data seti üzerinde eğitilmesi muhtaçlığını kabul etse de, yapay zekanın cezai mahkumiyetlerde kesin kanıt sağlayacak kadar sağlam sonuçlar üretip üretemeyeceği şimdi bilinmiyor.
Çalışma Science Advances’da yayınlandı.