Особенности распознавания подлога подписи человеком как первичные критерии для разработки системы искусственного интеллекта

Современные возможности компьютеров вернули интерес к технологиям искусственного интеллекта. Частным направлением применения этих технологий является распознавание образов, которое может быть применено к традиционной криминалистической задаче - определению признаков подлога (имитации) подписи. Результаты такой имитации бывают трех типов: автоподлог, простые и квалифицированные подлоги. В рамках данного исследования рассматриваются именно квалифицированные подлоги. Описываются онлайновый и офлайновый подходы к исследованию подписей и иного почеркового материала. Разрабатываемая система искусственного интеллекта на основе искусственной нейронной сети относится к офлайновому типу распознавания подписей, т. е. она ориентирована на работу исключительно с последствиями выполнения подписи - ее графическим изображением. Излагаются содержание и принципы формирования гипотезы для разработки системы искусственного интеллекта при сочетании гуманитарного (юридического) знания с естественно-техническим. На первоначальном этапе исследования для создания экспериментально-прикладной системы искусственного интеллекта на основе искусственной нейронной сети, ориентированной на определение подлога подписи, было проведено анкетирование 127 человек в целях выявления способности человека обнаруживать подложные подписи. Было установлено, что в экспериментальных условиях вероятность корректного определения оригинальности или подложности подписи для респондента составляет в среднем 69,29 %. Это значение может использоваться как пороговое для выявления эффективности разрабатываемой системы искусственного интеллекта. В процессе подготовки датасета (массива для обучения и верификации его результатов) системы в части подложных подписей, были установлены некоторые криминалистически значимые особенности, проявляющиеся при имитации подписи, связанные с психологическими и анатомическими особенностями лица, выполняющего подлог, как уже известные криминалистической науке, так и новые. Подчеркивается, что совместная разработка систем искусственного интеллекта методами компьютерных наук и криминалистики способна генерировать дополнительные результаты, которые могут оказаться полезными за рамками поставленных задач исследования.