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指紋生物識(shí)別是數(shù)字認(rèn)證技術(shù)和法醫(yī)學(xué)中不可或缺的一部分。指紋研究能有如此廣泛的應(yīng)用，都是基于一個(gè)假設(shè)：沒有兩個(gè)指紋是相同的，即使是來自同一個(gè)人的不同手指。然而，最新的研究卻顯示，同一個(gè)人的不同手指的指紋具有相當(dāng)高的相似性，甚至不同的人的指紋也可能存在相似性。
文 | 聞靜
1 月 12 日，發(fā)表于《科學(xué)進(jìn)展》（Science Advances）的一項(xiàng)研究顯示，科學(xué)家利用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析了同一個(gè)人不同手指（甚至來自于不同的手）指紋的相似度。結(jié)果顯示，同一個(gè)人的指紋差距和不同人的指紋差距明顯不同。經(jīng)過訓(xùn)練，人工智能模型可以區(qū)分來自同一個(gè)人和不同人的指紋組合。
指紋可能受基因調(diào)控
如今，全世界有數(shù)十億臺(tái)智能移動(dòng)設(shè)備依賴指紋識(shí)別技術(shù)，在全球各地的法醫(yī)實(shí)驗(yàn)室，每年要分析成千上萬個(gè)指紋。指紋研究被廣泛應(yīng)用于物理和化學(xué)傳感技術(shù)、人工智能、刑事司法場(chǎng)景中的可靠性分析以及生物演化的探索等領(lǐng)域。
然而，這些研究所依賴的理論前提 —— 沒有兩個(gè)指紋是相同的，即使是來自同一個(gè)人的不同手指 —— 此前并沒有被明確驗(yàn)證過。并且，根據(jù)這個(gè)假設(shè)，指紋匹配的做法在犯罪現(xiàn)場(chǎng)或犯罪認(rèn)證中通常作用有限，因?yàn)椴杉降闹讣y與記錄在案的指紋很難匹配。
此前有研究顯示，指紋可能受基因調(diào)控。有科學(xué)家認(rèn)為其中許多基因與肢體發(fā)育有關(guān)。那么，同一個(gè)人的指紋之間可能存在相似性，甚至，對(duì)于不同的人，如果他們具有相同的調(diào)控指紋的基因，他們的指紋就會(huì)具有相似性。
傳統(tǒng)方法太關(guān)注指紋的特殊性
2023 年 2 月，發(fā)表于《細(xì)胞》（Cell）的一篇研究顯示，人體中的兩種蛋白質(zhì) WNT 和 BMP 相互作用，WNT 刺激指紋脊?fàn)钔蛊?，?BMP 則會(huì)抑制它們，從而產(chǎn)生周期性脊?fàn)畈y，這些波紋出現(xiàn)在指尖三個(gè)不同區(qū)域（指尖、指尖中心，以及指尖底部的褶線）。這些區(qū)域的位置差異疊加波紋的形狀差異，就形成了各種指紋圖案。
類似的研究都在強(qiáng)調(diào)指紋之間的差異性。傳統(tǒng)的指紋識(shí)別技術(shù)通常關(guān)注指紋脊?fàn)钔蛊鸷桶枷莸牟糠郑€會(huì)受采集指紋時(shí)的背景圖案和背景亮度干擾，因此，所識(shí)別出的特異性可能是虛假的特異性。
而在新研究中，人工智能模型根據(jù)指紋圖像的幾何分布進(jìn)行建模，結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)大量樣本進(jìn)行分析，最終得到每個(gè)指紋核心的區(qū)域。測(cè)試結(jié)果顯示，人工智能根據(jù)這個(gè)核心區(qū)域識(shí)別一個(gè)人多個(gè)手指的指紋以及區(qū)分不同人的指紋，準(zhǔn)確率都非常理想。
那么，傳統(tǒng)方法的“過度”識(shí)別該被拋棄嗎？我們知道，如果你只在手機(jī)中錄入了一根手指的指紋，那么你就無法用另一根手指解鎖。而根據(jù)新研究的結(jié)論，我們以后可以在錄入一根手指的指紋后，用任何一個(gè)手指頭解鎖手機(jī)。
但是，你真的放心這樣嗎？或許，有時(shí)候?yàn)榱税踩孕枰艞壱恍┍憷??？茖W(xué)家也在研究中表示，未來新結(jié)論的應(yīng)用領(lǐng)域可能主要還是犯罪偵查。
當(dāng)然，即使新研究的結(jié)論能用于數(shù)字認(rèn)證中，犧牲的安全性也有限。因?yàn)楝F(xiàn)在偽造指紋的方法也不少。相對(duì)于這些方法，在茫茫人海中找一個(gè)跟你指紋類似的人來冒充你，顯然也劃不來。
人工智能的潛力
現(xiàn)在，對(duì)人工智能的一大質(zhì)疑是認(rèn)為它不能創(chuàng)新。而這個(gè)研究顯示，人工智能也能以自己的方式得到新發(fā)現(xiàn)，而不只是在人類限定好的假設(shè)、思路下去完成任務(wù)。除了“每個(gè)指紋獨(dú)一無二”，類似的難以用人力驗(yàn)證的假設(shè)（通常是需要窮舉法驗(yàn)證的問題），或許都可以交給人工智能。
在人工智能沒能證明假設(shè)有問題的時(shí)候，我們還可以延續(xù)此前的做法。而如果人工智能發(fā)現(xiàn)了問題，我們就要考慮盡快把這個(gè)漏洞補(bǔ)上，或者利用新的發(fā)現(xiàn)去解決此前不好解決的問題。
參考文獻(xiàn)：
https://doi.org/10.1126/sciadv.adi0329
https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.12.008
https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.01.015
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