本期内容探讨了人工智能对传统指纹唯一性理论的颠覆性发现。哥伦比亚工程学院本科生高碧顾及其团队利用美国政府公开的六万份指纹数据库,训练深度对比网络AI模型,分析不同指纹间的关联性。结果显示,AI识别同一人不同手指指纹相似性的准确率达77%,远高于传统法医方法,挑战了“指纹独一无二”的百年金科玉律。
传统指纹分析依赖山脊分叉、终点等细节特征,而AI模型则聚焦指纹中心的漩涡和环状结构角度。这一发现引发法医界争议,部分权威期刊以“违背常识”为由拒发论文,但团队最终在《科学进步》期刊成功发表研究,指出专家可能长期忽视关键视觉线索。
研究团队强调,当前指纹数据库存在多样性不足的潜在数据偏见问题,需扩大样本量以确保AI分析客观性。若技术推广,或将为冤案平反、串联犯罪线索提供新路径。团队表示,未来引入数百万级样本将进一步提升AI潜力。
这一突破不仅体现技术创新,更揭示科学颠覆性发现可能源于跨领域新视角。哥伦比亚大学与水牛城大学的合作案例证明,无传统学科包袱的研究者结合AI工具,可推动领域认知重构,重写法医科学史。