从《法律与秩序》到《犯罪现场调查》，再到现实中的法医调查，指纹一直作为将罪犯与犯罪场所相连的黄金标准。但如果一个犯罪者在两个不同的犯罪现场留下了来自不同手指的指纹，这两个场所很难联系起来，调查痕迹也可能因此中断。
法医界普遍接受一个观点：同一人不同手指的指纹—“内部指纹”—是独特的，因此无法匹配。
哥伦比亚大学工程学院本科高年级生Gabe Guo领导的团队对这一广泛持有的假设提出了挑战。Guo之前对法医学一无所知，找到了一个公共的美国政府数据库，里面有大约6万枚指纹，他将它们成对输入了一个基于人工智能的系统，称为 对比网络。有时这些对指纹属于同一个人(但是不同的手指)，有时则属于不同的人。
随着时间的推移，这个团队设计并对最先进的框架进行了修改，AI系统在辨别看似独特指纹是否属于同一人方面变得越来越精确。单对指纹的准确度达到了77%。当呈现多对指纹时，准确度大幅提升，潜力远超当前法医效率的十倍。
这个项目是哥伦比亚大学工程学院的创造性机器实验室与位于布法罗纽约州立大学的嵌入式传感器和计算实验室合作的成果，今天发表在《科学进展》杂志上。
研究结果对法医界既挑战又惊讶
团队核实了他们的结果后，迅速将研究结果送到了一家颇有声望的法医杂志，几个月后却遭到拒绝。匿名的专家评审员和编辑得出结论，"众所周知，每枚指纹都是独特的"，因此即使指纹来自同一人，也不可能检测出相似之处。
这个团队并没有放弃。他们坚持自己的发现，向AI系统输入了更多数据，而系统的表现也越来越好。清楚法医界的怀疑态度，该团队选择向更广泛的读者提交手稿。文章再次被拒，但是Lipson，一位机械工程系的James和Sally Scapa创新教授，并且是Makerspace Facility联合主任，提出了上诉。
"我通常不会争论编辑决策，但这一发现实在太重要，不容忽视。"他说。"如果这一信息改变了形势，那么我想冷案可能会被重新审视，甚至可能会有无辜的人被宣判无罪。"
尽管该系统的准确性不足以官方确定案件，但在模棱两可的情况下可以帮助优先考虑线索。经过多次交涉后，这篇论文最终被《科学进展》接受发表。
一种新的法医标记精确捕获指纹
一个争议点是以下问题：AI到底使用了哪些替代信息，这些信息是几十年的法医分析都没有注意到的？团队仔细审视了AI系统的决策过程后得出结论，AI使用了一种新的法医标记。
"AI并没有使用‘细节点’，也就是指纹脊的分支和端点——传统指纹比对中使用的模式。"Guo说，他在2021年作为哥伦比亚工程学院的一年级学生开始了这项研究。"相反，它使用了与指纹中心的漩涡和环线的角度和曲率有关的其他内容。"
哥伦比亚工程学院的高年级生Aniv Ray和博士生Judah Goldfeder，参与了数据分析，他们指出他们的结果只是个开始。"可以想像，一旦训练有素的模型训练了数百万而非数千枚指纹后，它会表现得多好。"Ray说。
团队意识到数据中可能存在的偏见。作者们提供的证据表明，AI在可用的样本中跨性别和种族的表现相似。然而，他们注意到，如果这项技术要在实践中使用，需要使用覆盖面更广的数据集进行更仔细的验证。
这项发现是AI在一个既定领域的转型潜力的一个例证，Lipson指出，"许多人认为AI真的不能做出新的发现——它只是复述知识。"他说。"但这项研究就是一个例子，展示了即便是一个相当简单的AI，给予一个研究社群多年来闲置的平常数据集，也能带来数十年来专家未能发现的洞察。"
他补充说："更令人兴奋的是，一个没有任何法医背景的本科生，能够利用AI成功挑战整个领域广泛持有的信念。我们即将经历一个由非专家主导的AI科学发现的爆炸式增长，专家社区，包括学术界，需要做好准备。"
本文译自 techxplore，由 超载鸡 编辑发布。
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