摘要：哥伦比亚工程学院的本科研究人员最近进行的人工智能研究对传统看法，即所有掌纹都是独一无二的，提出了质疑。他们使用了一种深度对比网络和美国政府的一个包含6万个掌纹的数据库，发现虽然掌纹的分支和终点可能会有所不同，但中间部分的角度和曲线可能是相同的。该团队开发的人工智能系统能够以77%的准确率识别掌纹是否属于同一个人。当呈现多对掌纹时，系统的准确性也会增加。研究人员发现，人工智能系统识别掌纹的角度和起始点，这是以前意料之外的法医标记。这些新信息有可能有助于在模糊案件中优先处理线索。
在一个令人惊讶的转变中，最近的人工智能研究挑战了广为接受的观点，即所有掌纹都是独一无二的。哥伦比亚工程学院的本科研究人员进行了一项研究，使用了一种深度对比网络和美国政府的一个包含6万个掌纹的数据库，以研究掌纹的共同之处。与普遍观点相反，研究人员发现，虽然掌纹的分支和终点可能会有所不同，但中间部分的角度和曲线可能是相同的。
研究人员使用深度对比网络将一对一对的掌纹输入神经网络，有些是同一个人的掌纹，有些是不同个体的掌纹。该团队开发的人工智能系统能够以77%的准确率准确地判断掌纹是否来自同一个人。有趣的是，当呈现多对掌纹时，系统的准确性提高了。
研究人员最初难以理解人工智能系统如何能够识别相匹配的掌纹。对于人眼来说，这些掌纹看起来并不相似。然而，在研究人工智能系统的决策过程后，研究人员发现它专注于掌纹的角度和起始点，提供了一种意外的法医标记，用于识别掌纹。
工程学教授霍德·利普森意识到这项研究对于冷案件可能产生的影响，推动将其发表出版。虽然人工智能系统的准确性还不足以正式确定案件，但人们相信它可以帮助在模糊情况下优先处理线索。
与人们普遍认为人工智能只是重复现有知识的观念相反，这项研究展示了即使是相对简单的人工智能系统，在给定普通数据集的情况下，也可以提供长期以来困扰专家的见解。这项研究的发现将于1月12日19:00 UTC在《科学进展》杂志上发表，为掌纹的独特性提供了一个引人入胜的视角。
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