邏輯遞迴方程式
2016年三月，Google旗下DeepMind團隊研發的AlphaGO打敗南韓棋王李世□，人工智慧立刻成了當紅話題；次年五月，進化的AlphaGO Master再勝中國棋王柯潔。這兩種版本的AI，都是先學習人類棋譜，再進行自我對弈。
同年十月的AlphaGO Zero，則只給了圍棋基本規則，讓AI從零開始自學，最後居然把AlphaGO和AlphaGO Master都打敗了。未來，想戰勝只花幾小時就能超越人類數千年對弈智慧的AI，恐怕只能拔插頭了。
AI既然如此聰明，那麼，在犯罪偵查工作上，能藉助AI來破案嗎？
神津恭介，是日本推理作家高木彬光筆下的名偵探，原作中是個精通數學的法醫學教授，而在新版改編影集《無影之女》中，他成了犯罪剖繪專家。一開場，他在大學講課，展示了一段自行研發的「邏輯遞迴方程式」，只要輸入死者資料，就能計算出犯罪動機。
有學生提問，若兇手的犯罪前所未有，這個靠歷史資料建構而成的方程式不就沒效了？神津斬釘截鐵地回答，人類犯罪都來自模仿，前所未有的犯罪，並不存在。
事實上，學生問得有理，神津答得也對。犯罪模式，本來就是在偵查而得後才成立。1996年，加拿大犯罪學家金姆□羅斯莫曾經利用數學，開發出一套地理剖繪的運算式，稱為羅斯莫公式，專門用來推算連續強暴、殺人犯的居住地範圍。
1998年，美國路易斯安那州警方找上羅斯莫，請他協助調查拉法葉市的南區姦殺魔，使犯案超過十年的離職刑警蘭迪□寇謀落網，此案經緯，也被改編為美國電視劇《數字搜查線》的首集；2002年，溫哥華警方根據公式，再逮捕了至少姦殺了六名女性的農場主人羅柏□皮克頓。
羅斯莫的偵察手法深具啟發性。傳統剖繪，以犯罪者的身分（Who）、動機（Why）、作案手法（How）為主，著重年齡、種族、心理分析，不但受限於社會、文化的歧異——美國成立，台灣不一定成立——難以大規模承襲既有研究成果，也因為個人成長背景的構成過於複雜，往往使推測失之毫釐、差之千里。而羅斯莫公式只考慮地緣關係（Where），不但有更高的通用性，也更容易導入電腦程式。
也就是說，輸入大量的歷史資料給AI，包括事件發生時間地點、天氣狀況，甚至社群網路留言，讓AI自學，進行大量比對，就有可能察覺人類無法輕易洞穿的犯罪模式。
AI犯罪預測系統
2017年八月，芝加哥警方公布了AI犯罪預測系統Hunchlab的使用概況。全市犯罪事件一年來微增3%，而導入Hunchlab的南區，槍擊案減少39%，殺人案減少33%，成果顯著。
加州、喬治亞州則導入另一種程式PredPol，能偵測出犯罪激增區域，預先配置警力加強巡邏。PredPol的設計有其特殊之處。加州大學的研究指出，餘震與犯罪的發生模式極為雷同。比起捉摸不定的地震，餘震較具可預測性。首起犯罪難防，但至少能抑制後續同類犯罪。
英國所推出犯罪分析程式VALCRI，則可以協助警方清查、過濾鑑識證據及筆錄資料，能進行案件關係人與犯罪現場監視器的臉部自動辨識，大幅降低繁雜的工作量，使警方能將寶貴時間放在更重要的推理事務上。
除此之外，AI也開始應用在一項新型態的鑑識工作：步姿鑑識。步行特徵極其微妙，幾乎無法透過肉眼判斷，只能靠經驗老到的刑警憑直覺來處理。2017年十一月，大阪大學產業科學研究院的八木康史，發表了一種專門用來辨識人類步行特徵的AI程式，可排除嫌犯在衣著、外貌上的偽裝，低解析度的影像資料也能使用，誤差僅有百分之四，大幅提高了嫌犯行蹤的鎖定效率。
然而，濫用AI進行偵查，也可能造成災難。2015年五月，新聞網站The Intercept揭露，美國國安局建立了一個全球竊聽網，名叫「天網」——沒錯，跟《魔鬼終結者》打算消滅全人類的AI同名——用來監控恐怖分子的動向。天網會鎖定經常旅行、出沒特定地區、頻繁換手機或SIM卡、只接聽不撥打的人，最後，竟判斷一名半島電視台主管阿瑪德□札伊丹是蓋達組織、穆斯林兄弟會的成員。
札伊丹曾訪問過賓拉登，並多次製作專題報導，是西方世界了解中東局勢的窗口。他知悉後聲明，說他只是個為了採訪身涉險境的記者，並指稱國安局完全不諳中東的複雜局勢。2017年，他更告上美國法院，要求國安局把他的名字從「誅殺名單」中拿掉。這顯示，AI的規則過於簡單，未經專業判斷，則毫無參考價值。
2015年十一月，阿肯色州警方在調查一樁一名男子被勒死、倒在浴缸的命案時，發現現場的語音助理Echo開啟著，於是請Amazon提供伺服器資料，察看有無偶然錄到案發時的聲響；凶宅裡的智能水錶，也顯示當晚有不尋常的用水量，檢察官懷疑，兇嫌是為了沖刷血跡。此案仍纏訟中。
目前AI還無法擔任偵探，但也許，它可以當個稱職的目擊者。
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