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從"法律與秩序"到"犯罪現(xiàn)場調(diào)查"，更不用說現(xiàn)實(shí)生活了，調(diào)查人員一直將指紋作為將罪犯與犯罪聯(lián)系起來的黃金標(biāo)準(zhǔn)。但是，如果罪犯在兩個不同的犯罪現(xiàn)場留下了不同手指的指紋，這些現(xiàn)場就很難聯(lián)系起來，痕跡也會隨之消失。法醫(yī)界公認(rèn)的事實(shí)是，同一個人不同手指上的指紋--"人內(nèi)指紋"--是獨(dú)一無二的，因此無法匹配。

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由哥倫比亞大學(xué)工程系大四學(xué)生加布-郭（Gabe Guo）領(lǐng)導(dǎo)的研究小組對這一廣為流傳的假設(shè)提出了質(zhì)疑。郭之前對法醫(yī)一無所知，他找到了美國政府的一個公共數(shù)據(jù)庫，里面有大約 6 萬個指紋，他把這些指紋成對輸入一個基于人工智能的系統(tǒng)，這個系統(tǒng)被稱為深度對比網(wǎng)絡(luò)。這些指紋有時屬于同一個人（但手指不同），有時屬于不同的人。

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圖片來源：Gabe Guo 和 Aniv Ray/哥倫比亞工程學(xué)院

隨著時間的推移，研究小組通過修改最先進(jìn)的框架設(shè)計出的人工智能系統(tǒng)在辨別看似獨(dú)特的指紋屬于同一個人和不屬于同一個人方面變得越來越好。單對指紋的準(zhǔn)確率達(dá)到了 77%。當(dāng)出現(xiàn)多對指紋時，準(zhǔn)確率大幅提高，有可能將目前的取證效率提高十倍以上。該項(xiàng)目由哥倫比亞工程學(xué)院霍德-利普森（Hod Lipson）的創(chuàng)造性機(jī)器實(shí)驗(yàn)室和紐約州立大學(xué)布法羅分校徐文耀（Wenyao Xu）的嵌入式傳感器與計算實(shí)驗(yàn)室合作完成，今天發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》（Science Advances）上。

研究結(jié)果對法醫(yī)界提出了挑戰(zhàn)，也讓他們大吃一驚

研究小組驗(yàn)證了他們的研究結(jié)果后，迅速將研究結(jié)果寄給了一家知名的鑒證學(xué)期刊，但幾個月后卻收到了拒絕的回復(fù)。匿名專家審稿人和編輯得出結(jié)論："眾所周知，每個指紋都是獨(dú)一無二的"，因此，即使指紋來自同一個人，也不可能發(fā)現(xiàn)相似之處。

研究小組沒有放棄。他們加倍努力，向人工智能系統(tǒng)提供更多數(shù)據(jù)，系統(tǒng)也在不斷改進(jìn)。意識到法醫(yī)界的懷疑態(tài)度，研究小組選擇向更廣泛的讀者提交他們的手稿。論文再次被拒，但身為機(jī)械工程系

雖然該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不足以對案件做出正式判決，但它可以幫助在模棱兩可的情況下對線索進(jìn)行優(yōu)先排序。經(jīng)過反復(fù)推敲，這篇論文最終被《科學(xué)進(jìn)展》（Science Advances）接受發(fā)表。

精確捕捉指紋的新型法醫(yī)標(biāo)記

其中一個癥結(jié)在于以下問題： 人工智能究竟使用了什么替代信息，躲過了數(shù)十年的法醫(yī)分析？在對人工智能系統(tǒng)的決策過程進(jìn)行仔細(xì)的可視化分析后，研究小組得出結(jié)論，人工智能正在使用一種新型的法醫(yī)標(biāo)記。

"人工智能并沒有使用'細(xì)部特征'，即指紋脊的分支和端點(diǎn)--傳統(tǒng)指紋對比中使用的模式，"2021 年作為哥倫比亞工程學(xué)院一年級學(xué)生開始這項(xiàng)研究的郭說。"相反，它使用的是其他因素，與指紋中心的漩渦和環(huán)的角度和曲率有關(guān)。"

幫助分析數(shù)據(jù)的哥倫比亞工程學(xué)院大四學(xué)生阿尼夫-雷（Aniv Ray）和博士生朱達(dá)-戈德費(fèi)德（Judah Goldfeder）指出，他們的成果僅僅是個開始。雷說："試想一下，一旦在數(shù)百萬而不是數(shù)千個指紋上進(jìn)行訓(xùn)練，它的表現(xiàn)會有多好。"

研究小組意識到了數(shù)據(jù)中可能存在的偏差。作者們提供的證據(jù)表明，在樣本可用的情況下，人工智能在不同性別和種族間的表現(xiàn)類似。不過，他們指出，如果要在實(shí)踐中使用這種技術(shù)，還需要使用覆蓋范圍更廣的數(shù)據(jù)集進(jìn)行更仔細(xì)的驗(yàn)證。

人工智能在成熟領(lǐng)域的變革潛力

利普森指出，這一發(fā)現(xiàn)是人工智能帶來更多驚喜的一個例子。"很多人認(rèn)為，人工智能無法真正做出新發(fā)現(xiàn)--它只是在重復(fù)知識，但這項(xiàng)研究是一個例子，說明即使是一個相當(dāng)簡單的人工智能，只要給定一個研究界多年來一直閑置的相當(dāng)普通的數(shù)據(jù)集，就能提供專家們幾十年來都無法獲得的見解。"

他補(bǔ)充說："更令人興奮的是，一個沒有任何法醫(yī)學(xué)背景的本科生，竟然可以利用人工智能成功地挑戰(zhàn)整個領(lǐng)域的一個普遍信念。我們即將經(jīng)歷一場由非專家主導(dǎo)的人工智能科學(xué)發(fā)現(xiàn)的爆炸式增長，包括學(xué)術(shù)界在內(nèi)的專家團(tuán)體需要做好準(zhǔn)備。"