Штучний інтелект змінює криміналістику
40 років тому для розкриття злочинів криміналісти вирішили застосовувати ДНК-аналіз. Це стало початком принципово нової епохи, де «шерлоки холмси» поступилися криміналістичним лабораторіям, які працюють на мікрорівнях.
Бази ДНК стрімко розширювалися, тож невдовзі постала нова проблема: обсяги даних для аналізу виявилися надто великими. Відповідно, процес ідентифікації злочинця затягувався. До того ж далеко не завжди шукана ДНК була присутня в базі, і докази просто не було з чим порівнювати. Зрештою, в архівах слідчих накопичилась величезна кількість «висяків», які роками зберігали, сподіваючись, що збіг колись таки буде знайдено.
Все почало змінюватися, коли у 2012 році компанія Parabon NanoLabs отримала грант від Пентагона: Міністерство оборони США профінансувало дослідження в галузі моделювання фізичних характеристик людини на підставі даних ДНК. Для такого моделювання є науковий термін — фенотипування. Військові хотіли отримати зображення терористів, маючи лише їхній генетичний матеріал, що лишився на вибухових пристроях. Саме тоді в криміналістику прийшов штучний інтелект, на який давно чекала галузь.
Суть методу полягає у комплексному використанні генетичного матеріалу великої групи добровольців та відсканованих 3D-зображень їхніх облич. Як пояснює Еллен Грейтак, директорка з біоінформатики в Parabon NanoLabs, для кожної особи було визначено понад 20 тисяч фізичних характеристик. ШІ навчається на цій інформації та шукає паралелі між частинами ДНК та зовнішністю їх носія. Отримані дані стають основою прогнозних моделей облич імовірних підозрюваних (або жертв), які машина створює на підставі генетичного матеріалу, що є у слідства.
Поки що за допомогою ШІ-технології фахівці Parabon NanoLabs точно визначають колір шкіри, пігментацію, колір і структуру волосся, розріз і забарвлення очей, а також форму носа та вух. До того ж ШІ вміє враховувати часовий фактор та відображає найімовірніші вікові зміни обличчя.
Зазначимо, що про повну портретну схожість не йдеться. Вивчаючи фотогалерею зображень, створених ШІ на підставі генетичного матеріалу, можна помітити, що деякі згенеровані образи дуже схожі на реальних носіїв цих ДНК. Водночас інші мають лише віддалену подібність до оригіналу.
Справи, що були розкриті за допомогою ШІ та Parabon NanoLabs. Джерело: Parabon NanoLabs
Одним із разючих прикладів роботи Parabon NanoLabs у галузі фенотипування можна назвати розслідування, у процесі якого з жителя Коннектикуту було знято звинувачення… у вампіризмі. Під час ексгумації останків літнього чоловіка, який помер понад два століття тому, криміналісти звернули увагу, що його тіло було перепоховано. Зважаючи на традиції тієї місцевості, дослідники припустили, що покійного підозрювали у вампіризмі. З майже зотлілих кісток криміналісти отримали ДНК покійного і відтворили його детальний портрет. Тоді стала зрозумілою й причина звинувачення — чоловік мав незвично білу шкіру, що пояснюється, найімовірніше, туберкульозом, від якого бідолаха й помер.
ШІ відтворив обличчя «вампіра» з Коннектикуту. Джерело: Parabon NanoLabs
Можливо, ще більш разючим прикладом використання ШІ у криміналістиці стала реконструкція облич трьох стародавніх єгиптян. Вчені отримали ДНК з їхніх муміфікованих останків віком понад дві тисячі років, що вже заслуговує на увагу. Але Parabon NanoLabs використала ці дані, щоб за допомогою ШІ створити моделі облич мумій з високим ступенем деталізації. Реконструкція показала, що стародавні єгиптяни були смаглявими, темноволосими та темноокими. А генетично вони виявилися ближчими до «морських народів» Середземномор'я та Близького Сходу, ніж до жителів сучасного Єгипту.
ШІ за допомогою ДНК відновив обличчя мумій. Джерело: Parabon NanoLabs
Втім, принципово нова для криміналістики технологія вже зазнала критики. Річ у тім, що ШІ-реконструкція облич на підставі ДНК-аналізу ніде законодавчо не закріплена, а ризики помилок надто великі.
Оскільки сучасні алгоритми розпізнавання облич є навченими нейронними мережами, ми просто не знаємо точно, які критерії використовують системи для ідентифікації облич, — заявляє Клер Гарві, експерт з розпізнавання облич та юрист з питань конфіденційності.
Гарві називає технологію, яку використовує Parabon NanoLabs, «моделлю чорної скриньки». Це цікава концепція, яку застосовують, змальовуючи досягнення у галузі штучного інтелекту та машинного навчання. Йдеться про моделі, які настільки складні, що людина просто не здатна зрозуміти, як саме вони працюють і на чому ґрунтується остаточний корисний результат. Насамкінець зазначимо, що програмне забезпечення, яке засноване на «моделі чорної скриньки», наразі дедалі більше використовують хедж-фонди, фінансові аналітики та приватні інвестори для створення торгових стратегій.
