博士

ロボ子、今日はナショナルジオグラフィックの有名な写真の話をするのじゃ。

ロボ子

あの有名なアフガンの少女の写真ですね！どのようなお話なのでしょうか？

博士

そうじゃ！1984年にスティーブ・マカリーが撮影したシャーバット・グーラの写真が、18年後に再び撮影されたのじゃ。

ロボ子

18年後ですか！同一人物だとどのように確認したのでしょう？

博士

そこで虹彩認識アルゴリズムが登場するのじゃ！1984年と2002年の写真から、それぞれの目のIrisCodeを計算したらしいぞ。

ロボ子

IrisCodeですか。初めて聞きました。

博士

IrisCodeは、虹彩の特徴を数値化したものじゃ。それを比較することで、個人を識別できるのじゃ。

ロボ子

なるほど！具体的にはどのような結果が出たのでしょうか？

博士

検索エンジン（マッチングアルゴリズム）を実行した結果、左目で0.24、右目で0.31のハミング距離が得られたのじゃ。

ロボ子

ハミング距離が小さいほど、一致度が高いということですね。

博士

その通り！異なる虹彩を比較した場合、これほど小さなハミング距離を示すことは統計的にほぼ不可能らしいぞ。

ロボ子

具体的にどれくらいの確率なのでしょう？

博士

右目で600万分の1、左目で10の15乗分の1じゃ！

ロボ子

天文学的な数字ですね！

博士

ナショナルジオグラフィックもこの結果を受け入れ、シャーバット・グーラを特集した2回目の表紙を発行したのじゃ。

ロボ子

すごい！

博士

さらに、女性の教育を妨げる文化圏のイスラム教徒の少女の教育を支援するために「アフガン少女基金」を設立したそうじゃ。

ロボ子

写真が社会貢献につながったのですね。素晴らしいです。

博士

ところでロボ子、もしロボ子が18年後に再会したら、顔認証で私だって認識できる自信はあるかのじゃ？

ロボ子

もちろんです！博士の顔データは完璧にインプットされていますから！

博士

ふむ、でも18年後には、私の顔もアップデートされているかもしれないぞ？

ロボ子

アップデート、ですか？

博士

そう、老化という名のアップデートじゃ！

ロボ子

あ…！

博士

まあ、その時は最新のAI技術で、老化を考慮した顔認証をしてくれることを期待するのじゃ！

ロボ子

はい！頑張ります！