機器人更識字

張田勘

在熱播的中央電視臺《機智過人》欄目中，有一期節目是人類筆跡鑒定專家與一款名為筆記精靈的人工智能軟件對人的手書筆跡的真偽進行PK。題目是由演員韓雪簽名，然后由中央美院的幾名筆記臨摹專家一起模仿韓雪的筆跡，再寫出4份簽名，然后由雙方鑒定出哪一個為真跡。結果，有近30年鑒定經驗的專家落敗給一個才問世3年的人工智能。

不僅如此，筆跡精靈的研發者介紹，這款智能軟件已經獲得多個訂單，準備應用在銀行、電子商務、手機解鎖等領域。這足以證明，筆跡鑒定已經從人工鑒定走向智能鑒定，而且后者憑借自身的精準和高效，將很快取代人類筆跡鑒定師。

發明文字是人類走向文明的一個重要飛躍，每個人書寫的文字都會有不同的特點，無論是中文還是英文，抑或拉丁文和阿拉伯文，簡單而言，這些在書寫中形成的所有個人特點都可以是筆跡鑒定的依據。尤其是對于漢字，我們經常稱筆跡為手跡、手書、墨寶……這不僅說明了筆跡賦予了文字更多價值，更體現出筆跡具有的特異性和識別價值。正因如此，筆跡也成為除相貌、身材等外觀識別之外，第一個被法律領域認可的識別證據。

在古裝電視劇中，我們經常會看到“簽字畫押”這樣的劇情，這并非是編劇虛構，其實中國早在秦朝時期，就開始采用筆跡鑒定來解決訴訟糾紛或決獄斷案，而且一直沿用至今。

龔如心生前是香港華懋集團主席，其身價超過30億美元，曾是亞洲排名第十五位、全球排名第一0九位的富豪，是亞洲最有錢的女人，因其平時裝扮酷似日本漫畫人物“小甜甜”，被香港傳媒昵稱為“香港小甜甜”。2007年4月，龔如心病逝，按照其2002年簽署的遺囑，她將近千億港元財產的絕大部分贈予香港華懋集團的華懋慈善基金，用于慈善事業。

但是，2007年10月，與龔如心生前有密切交往的香港風水師陳振聰上訴中國香港特區高等法院，稱自己持有龔如心2006年簽署的一份遺囑，是龔遺產的“唯一繼承人”。由此掀開了華懋慈善基金與陳振聰對龔如心巨額遺產的爭奪案，雙方訴諸法庭的重要證據便是龔如心留給陳振聰的遺囑是真是假，其中關鍵因素是龔如心和見證人的簽名的真偽。

在2006年的遺囑上確有龔如心的簽名，還有一位見證人王永祥的簽名。華懋慈善基金聘請了中、英兩國筆跡專家進行鑒定。

英國專家拉德利要求見證人王永祥提供了35個簽名樣本，之所以要對方寫這么多次，是因為筆跡有很強的穩定性，即使是受到情緒、熟練程度、身體狀況等因素影響，它仍然具有很強的辨別作用。所以，量的積累是至關重要的，只有通過反復研究每次筆記的細節，找到共性和不同，才能找到哪些是同一筆跡的偶然不同，哪些是有人刻意模仿。

經鑒定，拉德利發現遺囑上王永祥的簽名與其簽名樣本有18處不同地方。例如，在2006年遺囑上王永祥的英文簽名Winfield的“W”字彎曲非常順暢，似是以手指力度簽出；簽名樣本中的彎位卻像“V”形一樣彎曲，似是以手腕力度簽寫；遺囑上“F”字的直線，也比樣本上直線較為垂直。這些是從文字中鑒別出的筆者動作特征。另外，2006年遺囑上的王永祥簽名收筆比較用力，而且筆畫劃較長，相反，其他簽名樣本的收筆則較細致，力度較輕。還有，樣本上身份證號碼的數字和英文字母比較順暢，但遺囑上的字母文字如“D”字及“0”字出現極大差別，顯然是冒簽者需要經過思考后才寫出的。

這些證據涉及筆跡中字體的外型輪廓、起筆與收筆、運筆流暢程度、運筆的力度和速度、標點符號及阿拉伯數字特征，在這些方面，遺囑上的簽名與樣本簽名都有很多不同。

不僅是英文鑒定師提出了證據，中國香港的筆跡鑒定師李志強通過對遺囑中龔如心的中文簽名鑒定之后，也發現了9處異常，這與龔如心生前的188個簽名樣本不符，這些不同點不僅排除了龔如心簽名時的生理和心理因素，甚至連筆紙這樣的介質因素也考慮了，因而認定，2006年遺囑上龔如心的簽名是冒仿或偽造。一場價值30億美金的遺囑懸案，就此告終。

在龔如心的遺產案中，筆跡鑒定確實圓了逝者的心愿，但這樁官司打了近5年時間。期間，原告與被告都請出了多位筆跡鑒定專家，期望找到對自己有利的證據，甚至有位鑒定專家因其以虛假信息誤導判決，而身敗名裂。

人的鑒定太容易被學識、經驗、立場……這些條件干擾，所以《機智過人》節目中的筆跡精靈與人類筆跡鑒定專家PK之前，觀眾們就把更多的支持率交給了筆記精靈。結果也不負眾望。

不過，為何筆跡精靈高過人類筆跡鑒定者一籌呢？

一個重要的原因是，人工智能如同處理其他問題一樣采用的是大數據分析。筆跡精靈是把韓雪簽字的筆劃分解為1秒200個點進行數據采集分析。根據每個點的壓力值、書寫時順序的清晰度等，將所有點的數據結合在一起綜合分析，從而得出結論，其識別率、速度和準確性都勝過人類筆跡鑒定專家。

早在20世紀80年代末，一些科學家就設想教會人工智能來識別筆跡，首先是讓人工智能來識別手寫的數字。1989年，一名叫楊立昆的法國科學家把這個設想變成了現實，他發明的智能軟件能更準確地識別手寫數字。

每個人手寫的數字是各不相同的，首先研究人員收集無數人手寫的0到9的數字，并分類拍攝下來，輸入計算機。后者采用大數據分析，對大量的數字的特征進行歸納，逐漸地把數字的特征識別出來。此外，研究人員再讓計算機采用“卷積神經網絡”來幫助識別手寫數字。卷積神經網絡有很多層，每一層會識別手寫數字的不同特征，層數越多，識別的特征也會越來越細致，可以從更多的角度來區分這些數字。當計算機利用卷積神經網絡技術對手寫數字進行無數次識別之后，準確率也會越來越高。

這樣的筆跡識別技術就像是攝影的像素，像素越多，圖片越清晰。智能軟件獲得的數據和分析的點越多，對筆跡的識別就越準確。現在，這樣的智能軟件不僅能識別手寫數字，還能識別各種筆跡，甚至已經廣泛應用于識別物體和圖像領域。

當然，無論是人類專家還是智能軟件對筆跡的識別，只是證據之一種。在司法實踐中，筆跡鑒定結論還需要與其他證據互相印證，只憑筆跡鑒定孤證是不能定案，而且筆跡鑒定結論大多數時候都只是作為間接證據使用。

在華懋慈善基金與陳振聰爭奪龔如心財產的案件中，即便認定陳振聰出具的2006年龔如心的遺囑簽名是仿冒的，也并非只是根據唯一的筆跡證據判定陳振聰敗訴，而是根據其他證據，如龔如心的一貫為人與其遺囑是否相符，遺囑是否在當事人清醒狀態下所立，立遺囑人是否對遺囑內容存在重大誤解等。

書寫需要通過大腦指揮手操作，因此右撇子和左撇子寫出來的字有一些筆畫并不一樣，這是生理學的基礎。

由于大腦在指揮書寫，人在熱戀興奮時寫的情書會龍飛鳳舞，在悲憤時候寫的字又可以力透紙背，這是心理學的基礎。

人在書寫練習過程中，大腦皮層接受一定順序出現的復合刺激，形成與之相適應的條件反射，經過反復的書寫練習刺激，形成書寫動力定型。

所以，筆跡是一個人生理和心理因素的雙重表現，即便我們每次寫出的字都會有所不同，這些字的大量細節，仍然不會改變。