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我们一直以来都很依赖专家。如果你需要财务建议,你会询问专家;如果你生病了,你会去看医生,而作为陪审团,你会听取专家证人的意见。然而在未来,人工智能(AI)可能会取代这些人中的大多数。
在法医学中,专家证人发挥着重要的作用。律师往往会征求专家们的分析和意见。但专家也是人,他们也会有不同的缺点,而且专家证人的作用经常和司法不公有所关联。
我们一直在发掘AI在法医科学中发掘证据的潜力。在最近的两篇论文中,我们发现AI脚印评估能力比一般的法医要好,但仍然逊色于专业的脚印取证专家。
脚印里有什么?
当你在家赤脚走动时,会留下足迹,例如地毯上的压痕或你脚上的残留物。带血的脚印在暴力犯罪现场中很常见,它们可以帮助调查人员进行事件重构,并由此对未知的嫌疑人进行分析。
鞋印是最常见的证据类型之一,尤其是像在家庭入室盗窃案中。我们往往可以在窗台、门、马桶坐和地板上发现这些痕迹,它们可能是肉眼可见的,亦或是隐藏的。在英国,这些检测到的痕迹由警察进行分析,并在鞋类图案库中进行检索。
赤脚的足印的大小可以告诉你嫌疑人的身高、体重,甚至是性别。在最近的一项研究中,我们邀请了一位足迹专家来确定脚印的性别,正确率能超过50%。然后我们创建了一个神经网络(一种人工智能形式),并用它们做同样的事情。其正确率达到了90%左右。此外,令我们惊讶的是,神经网络甚至可以预测出脚印所属者的年龄,年龄预测误差在十年以内。
Bluestar AI所分析的脚印,热成像图标记的是脚印的模糊程度。(图片来源:Matthew Bennett,作者提供)
至于鞋印,鞋类专家仅凭经验就能识别鞋子的品牌和类型—这就像一种第二天赋,罕有错误发生。据传闻,英国目前只剩有不到30名鞋类专家。然而,鞋类数据库的用户涵盖了成千上万的法医与警察。对于普通用户而言,分析鞋类是极具挑战性的,他们的工作往往需要专家进行验证。鉴于此缘由,我们认为人工智能或许可以提供帮助。
作为与英国Bluestar软件公司持续合作的一部分,我们负责的第二个神经网络负责识别鞋印的品牌和型号。AI仅需要一个黑白的鞋印即可自动识别鞋面组件的形状。鞋子的鞋底组成是方形、三角形还是圆形?鞋印上是否有标志或文字?这些形状都对应一个用于在数据库中检索的简单的分类代码。事实上,AI提供了一系列建议的代码供用户验证,并确定需要检查的模糊之处。
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在我们的一个实验中,我们让临时用户去分析100个随机选择的鞋印,在整个实验过程中,我们进行了多次测试,普通用户有22%到83%的正确率。相比之下,人工智能的正确率在60%到91%之间。然而,鞋类专家几乎是百分百正确的。
我们的第二个神经网络并不完美,它并不能超越真正的专家。其中原因之一是鞋子会随着磨损而变化,这使任务更加复杂。购买了一双新鞋,它的鞋面是清晰的,但一两个月之后,它就变得不那么清晰了。虽然人工智能并不能取代受过训练的专家,但它的表现超过了用户,这表明它可以帮助专家腾出时间来专注于更加困难的情况。
人工智能会取代专家吗?
像这样的系统提高了鞋类证据的准确性,它们会更频繁地被使用,尤其是在以情报为主导的警务工作中,这可以更好的关联到犯罪、减小破解家庭盗窃的成本。2018年,仅在英国,每起案件的平均花费在5930英镑,他们加起来相当于41亿英镑的经济成本。
人工智能永远不会替代训练有素的鞋类专家的娴熟与有经验的判断。但它有助于减轻这些专家的负担,使他们更能够专注于困难的案件,帮助普通用户更加可靠地自行识别鞋印的品牌和型号。同时,使用AI的专家将取代那些不使用此类工具的专家。
作者:Matthew Robert Bennett,Marcin Budka
翻译:彭琛
审校:董子晨曦
引进来源:The Conversation