從《法律與秩序》到《犯罪現(xiàn)場調(diào)查》，再到現(xiàn)實中的法醫(yī)調(diào)查，指紋一直作為將罪犯與犯罪場所相連的黃金標準。但如果一個犯罪者在兩個不同的犯罪現(xiàn)場留下了來自不同手指的指紋，這兩個場所很難聯(lián)系起來，調(diào)查痕跡也可能因此中斷。
法醫(yī)界普遍接受一個觀點：同一人不同手指的指紋—“內(nèi)部指紋”—是獨特的，因此無法匹配。
哥倫比亞大學工程學院本科高年級生Gabe Guo領(lǐng)導的團隊對這一廣泛持有的假設(shè)提出了挑戰(zhàn)。Guo之前對法醫(yī)學一無所知，找到了一個公共的美國政府數(shù)據(jù)庫，里面有大約6萬枚指紋，他將它們成對輸入了一個基于人工智能的系統(tǒng)，稱為深度對比網(wǎng)絡(luò)。有時這些對指紋屬于同一個人(但是不同的手指)，有時則屬于不同的人。
隨著時間的推移，這個團隊設(shè)計并對最先進的框架進行了修改，AI系統(tǒng)在辨別看似獨特指紋是否屬于同一人方面變得越來越精確。單對指紋的準確度達到了77%。當呈現(xiàn)多對指紋時，準確度大幅提升，潛力遠超當前法醫(yī)效率的十倍。
這個項目是哥倫比亞大學工程學院的創(chuàng)造性機器實驗室與位于布法羅紐約州立大學的嵌入式傳感器和計算實驗室合作的成果，今天發(fā)表在《科學進展》雜志上。
研究結(jié)果對法醫(yī)界既挑戰(zhàn)又驚訝
團隊核實了他們的結(jié)果后，迅速將研究結(jié)果送到了一家頗有聲望的法醫(yī)雜志，幾個月后卻遭到拒絕。匿名的專家評審員和編輯得出結(jié)論，"眾所周知，每枚指紋都是獨特的"，因此即使指紋來自同一人，也不可能檢測出相似之處。
這個團隊并沒有放棄。他們堅持自己的發(fā)現(xiàn)，向AI系統(tǒng)輸入了更多數(shù)據(jù)，而系統(tǒng)的表現(xiàn)也越來越好。清楚法醫(yī)界的懷疑態(tài)度，該團隊選擇向更廣泛的讀者提交手稿。文章再次被拒，但是Lipson，一位機械工程系的James和Sally Scapa創(chuàng)新教授，并且是Makerspace Facility聯(lián)合主任，提出了上訴。
"我通常不會爭論編輯決策，但這一發(fā)現(xiàn)實在太重要，不容忽視。"他說。"如果這一信息改變了形勢，那么我想冷案可能會被重新審視，甚至可能會有無辜的人被宣判無罪。"
盡管該系統(tǒng)的準確性不足以官方確定案件，但在模棱兩可的情況下可以幫助優(yōu)先考慮線索。經(jīng)過多次交涉后，這篇論文最終被《科學進展》接受發(fā)表。
一種新的法醫(yī)標記精確捕獲指紋
一個爭議點是以下問題：AI到底使用了哪些替代信息，這些信息是幾十年的法醫(yī)分析都沒有注意到的？團隊仔細審視了AI系統(tǒng)的決策過程后得出結(jié)論，AI使用了一種新的法醫(yī)標記。
"AI并沒有使用‘細節(jié)點’，也就是指紋脊的分支和端點——傳統(tǒng)指紋比對中使用的模式。"Guo說，他在2021年作為哥倫比亞工程學院的一年級學生開始了這項研究。"相反，它使用了與指紋中心的漩渦和環(huán)線的角度和曲率有關(guān)的其他內(nèi)容。"
哥倫比亞工程學院的高年級生Aniv Ray和博士生Judah Goldfeder，參與了數(shù)據(jù)分析，他們指出他們的結(jié)果只是個開始。"可以想像，一旦訓練有素的模型訓練了數(shù)百萬而非數(shù)千枚指紋后，它會表現(xiàn)得多好。"Ray說。
團隊意識到數(shù)據(jù)中可能存在的偏見。作者們提供的證據(jù)表明，AI在可用的樣本中跨性別和種族的表現(xiàn)相似。然而，他們注意到，如果這項技術(shù)要在實踐中使用，需要使用覆蓋面更廣的數(shù)據(jù)集進行更仔細的驗證。
這項發(fā)現(xiàn)是AI在一個既定領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型潛力的一個例證，Lipson指出，"許多人認為AI真的不能做出新的發(fā)現(xiàn)——它只是復(fù)述知識。"他說。"但這項研究就是一個例子，展示了即便是一個相當簡單的AI，給予一個研究社群多年來閑置的平常數(shù)據(jù)集，也能帶來數(shù)十年來專家未能發(fā)現(xiàn)的洞察。"
他補充說："更令人興奮的是，一個沒有任何法醫(yī)背景的本科生，能夠利用AI成功挑戰(zhàn)整個領(lǐng)域廣泛持有的信念。我們即將經(jīng)歷一個由非專家主導的AI科學發(fā)現(xiàn)的爆炸式增長，專家社區(qū)，包括學術(shù)界，需要做好準備。"
本文譯自 techxplore，由 超載雞 編輯發(fā)布。
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