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在谷歌AlphaGo一次次秒杀全球围棋高手后，人工智能又一次战胜了人类！最新一期的江苏卫视《最强大脑》中，吴恩达率队的百度人工智能，在跨年龄人脸识别任务中，3:2战胜了世界脑力锦标赛冠军、最强大脑名人堂轮值主席王峰。 比赛相当惊险，作为人类脑力担当的最强选手们，第一次对战人工智能，似乎有些胆寒，赛前连连退让，不愿上场pk小度。选手们的推诿胆怯，惹得嘉宾刘国梁几近发飙，“我实在看不下去了，这要是在我队里，早把他们罚喂猪去了”。 评委 Dr.魏 评论说，这是出于“对未知的恐惧”，恐惧也不意外，在两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中，百度人脸识别都获得第一名，领先于腾讯、FACE++等。 但是，百度团队也非常忐忑，毕竟这是百度人工智能小度第一次挑战全球最聪明的人类大脑，后台观赛的百度工程师，因为激动和紧张数度热泪。 人工智能无论是多么先进，其终极作用还是服务人类，身为大赛评委的辣妈章子怡，在现场提议：“我们有很多走失儿童，长大后，亲生父母都认不出来，但是小度可以帮我们辨别。” 战胜最聪明的人类大脑，小度靠什么？章子怡的建议可行吗？ 巅峰对决 AlphaGo战胜围棋选手，以及小度在人脸识别赛中险胜最聪明的人类大脑，哪个难度系数更高？ 百度首席科学家吴恩达说：“基于强大的数据分析，很容易识别两张近期的照片。但是识别整容、化浓妆、或者有十几年跨度的照片，我们并没有大量的数据可以分析。全世界棋类比赛中顶级的选手很少，但是人脸识别能力每个人都具备。这次人机大战，是顶级的人脸识别选手和擅长棋类游戏的人工智能比拼，很公平。” 第一场比赛的难度在于，蜜蜂队少女一直在跳舞，需要动态识别，而且参加表演的少女们，除了化浓妆之外，可能还有整容经历。特别是蜜蜂队中有一对双胞胎，要对现场动态图像识别，对应到0-4岁的童年照，难度系数很高。 正是因为有了双胞胎这个干扰因素，让王峰第一场比赛中失分。 而小度似乎也出了意外，针对一个识别对象给出了两个选项———一对双胞胎，一个72.98%，另一个是72.99%，最后吴恩达现场选择72.99%的照片，匹配正确。 第二场比赛的难度则在于样本量大，要在30张模糊的集体照、上千个合照人脸中，消除年龄和图像噪点带来的干扰因素，找出对应人。 无论对于人类还是机器人，两场比赛都是硬仗。因此，督战的吴恩达，在赛前也没有必胜的信心，“人类大脑从上百万年前开始就拥有了人脸识别的能力，而机器没有直觉，也并没有久远的进化历史。” 人脸识别其实并非人工智能的强项，人类进行人脸识别，依靠经验、直觉和记忆力，但是计算机只认识0和1，必须通过无数次的学习，把人类的感性直觉，量化为0和1的机器语言和理性严密的程序算法，从而模拟人类通过直觉思考的过程。 在图像识别领域，人脸识别的难度最高，同一种族人类的脸部结构和骨骼组成都是相似的，再遭遇双胞胎甚至多胞胎、表情、灯光、化妆、整容、美图、人脸遮盖物（如口罩、墨镜、头发、胡须等干扰因素，指数化的增加了人脸识别的难度。而且，机器原本就擅长规则清楚的比赛，比如象棋、围棋等等，而人脸识别，则设计到模糊推断。 与此相对，人类大脑中有特定的脑区（Fusiform face area（FFA）专门用户识别人脸，这是人类与与生俱来的本能，因此《最强大脑》评委 Dr.魏评价说，这个比赛相当公平。 具体来说，小度进行人脸识别，主要包括四个步骤：第一，根据五官的几何关系来检测人脸；第二，对图像进行灰度校正、噪声过滤、图像增强等预处理；第三，提取人脸图像特征，对人脸进行建模；最后一步，就是对人脸图像匹配与识别，将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较。 比如，对现场蜜蜂队队员的识别步骤如下： 全程观看比赛的Dr.魏评论说：“人工智能在面孔识别上超过人类应该是2012年，就说人脸识别超过了人类的平均水平。现在，百度大脑，超越的人类中出类拔萃的顶尖群体，这是里程碑事件。在这个专业方向上，人工智能的准确率已经达到很高的水准。” 其实，人脸识别的基本原理，各个公司的做法大同小异，小度有啥特异功能？林元庆透露，百度的人脸识别技术与其他公司的最大不同在于，现在百度已经研发出1对N的系统。 之前市场上的人脸识别系统是1比1的，比如说银行应用或者是机场安检，用户需要提交身份证和人脸信息，系统会对身份证照片和人脸进行一对一的比对。而公安抓逃犯的系统是1比N的，但是1比N场景下，很难做到非常高的精度，因此，机器初筛一遍后，还是需要人工辨别确认。 但是百度的人工智能，精度非常高。针对人脸识别，百度已经建立了一个包含 200万人、2亿数据的图片库，截止到2016年9月，百度的人脸识别技术已经可以做到2.3%的错误率。 走出实验室 一切技术的提高，终极目标都是为了服务人类生活，百度的价值主张是“科技为生活”。 作为和谷歌、微软等并列的全球人工智能巨头之一，百度主要布局三个方向：图像识别、智能驾驶、增强现实。 目前，“百度大脑”已建成超大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、千亿特征训练，能模拟人脑的工作机制。 而人脸识别是百度大脑最为擅长的领域，在人脸识别技术两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中，百度都是世界第一。 林元庆说，技术不断成熟后，“我们要从实验室走到现实当中。”百度的人脸识别，已经有了不少应用案例。 在百度的北京总部，基于图像识别建立了于百度总部的闸机系统，这个系统里大概有一万名百度员工高管，而机器能很精确的识别一万里面的每一个人。林元庆说：“这个绝对是国内首创。” 在内部，百度人脸识别技术帮助百度金融实现远程预授信。 在第三届乌镇互联网大会期间，用户只要在首次入园时提供身份证扫描并录入一张实时拍摄照片，总共耗时不超过10 秒，之后就可以“刷脸”在乌镇景区各处闸机处通行。 能否更为广泛的应用，取决于识别的精准度，在LFW测评中，百度图像识别的精准率达到99.77%；而截至到去年9月，在人脸识别方面，百度人工智能的错误率已经降低到2.3%。 林元庆说，“未来人工智能会成为基础设施，能够成为基础能力，开放应用。” 现在，甚至普通公众，也可以亲身体验下百度人工智能了，在百度大脑官网ai.baidu.com上，百度人工智能输出了全面、易用的核心能力，公众通过SDK或者API形式接入使用，把百度人工智能技术链接到具体的应用场景，就可以亲身体验人工智能黑科技。 小度打拐？ 小度以及其背后的人脸识别技术，因为低错误率和高准确度，已经初步具备了走出实验室的基础，所以章子怡建议小度帮助打拐、寻找走失儿童，并非不可行。 过去，鉴定走失儿童身份的主要方法，除了公安系统人士的人工询问、实地走访调查等，还有DNA亲子鉴定。但是无论是人工调查，还是亲子鉴定，面临的一个问题，就是费用太高。 根据凤凰网的报道，跨地区救出一个孩子需要三五万元，而基层派出所每年的办公经费也就七八十万，因此，派出所的打拐经费严重不足，积极性受挫。 而公安部打拐办主任陈士渠说，拐卖案件的特点是跨区域、大范围流窜作案，抓捕犯罪嫌疑人、解救被拐卖妇女儿童成本高，加之拐卖犯罪多发的地方往往经济欠发达，办案经费保障不足，严重阻碍了打拐工作的开展。 此外，DNA对比的另一问题，是流程复杂、耗时较长。 lingwai ,很多走失儿童和寻找子女的受害父母，并不知道可以去DNA采血录入。 如果百度的人脸识别技术应用于打拐，可行的方式，有可能是利用走失儿童的童年照片，先和公安部门身份证系统中的人脸照片进行比对初筛，通过初筛锁定可能范围和可疑对象，进而针对性的调查，最终再通过DNA亲子鉴定确认。 而在测试过程中还发现，由于相貌具有遗传性，在父母和子女图像的对比识别中，小度及 人工智能的前期研究成本虽然高昂，但是后期应用的边际成本其实很低。如果小度能参与到打拐中，第一，有望大幅降低打拐成本，解决打拐经费不足的难题。第二，通过人工智能，降低如同大海捞针一般的打拐人力成本，减少打拐案件破案的难度。第三，帮助走失、被拐子女早日和父母相见。 刚刚有了女儿醒醒、多次参加打拐公益活动的新任妈妈章子怡，自然能够理解，那些找不到走失被拐子女的父母，是如何身陷于绝望、焦躁、恐惧的黑洞之中，无法自拔的。 也许，终有一天，在谷歌、百度、微软等人工智能巨头的共同推动下，未来的人工智能，将如同我们日常使用的水、电、气一样，成为所见即所得即所用的普遍应用，那时候，让新妈妈章子怡揪心的打拐，可能成为旧闻。 | 
