上周五晚，第四季《最强大脑》在江苏卫视首播。百度研发的“小度机器人”成为公认“脑王”，不仅在人脸识别赛题中，仅根据童年照片比对就发现了蜜蜂少女队中隐藏的同卵双胞胎队员，依靠万分之一的区别概率选出了正确答案，人类“最强大脑”王峰2:3惜败于人工智能机器人“小度”。
《最强大脑》幕后首席科学团总顾问、北京师范大学心理学院院长刘嘉称：“小度在人脸识别领域暂时排名世界第一，从计算的难度来讲，甚至可能会超过现在特别火的AlphaGo。”
在“小度”参与“人机大战”前，机器与人类的PK多在下棋、答题等领域，从1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫起，似乎就意味着人类智力在棋类游戏中不敌人工智能。随着人工智能的不断进化，机器还会从程序运算走向抽象思维认知全新阶段，在更多的领域超越人类。“小度”此次战胜人类对手正是机器探索抽象思维认知的阶段性成果。
人脸识别与下棋大有不同。简单说，人脸识别包含两种技术：一种是1：1 的人脸比对，比如像银行的应用场景，通过比对希望知道这张人脸是不是身份证上面的那个人;还有一种更通用的 1:N 人脸识别，N 可以是几千、几万或者几十万进行比对，这叫 1：N 的比对或者是 1：N 的人脸识别。“小度”在《最强大脑4》中与名人堂轮值主席王峰PK时展现出的人工智能技术，则属于第二种，而且是其中最复杂的跨年龄识别。
众所周知，人类童年时的照片与成年后的脸部相比有明显区别。虽然人脑传承了祖先上百万年积累的脸部识别天赋，但跨年龄识别仍是很难完成的挑战。百度深度学习实验室(IDL)科学家们选择了用度量学习的方法破解这一难题，即通过学习非线性投影函数将图像空间投影到特征空间中，在大量样本中，缩小同一个人跨年龄的两张人脸的距离。考虑到跨年龄人脸的稀缺性，IDL还采用了一个用大规模人脸数据训练好的模型底座，并用跨年龄数据对其进行更新，从而大幅提升跨年龄识别的识别率。通俗一点说，“小度”采用的技术手段是在脸部骨骼上取尽可能多的采样点，把其与需要筛选的大量人脸逐个比较。当然，双胞胎由于骨骼相似差别细微，所以识别的难度也要比普通人更大。
技术原理看似轻描淡写，实际情况是，尽管百度大脑经过了两亿多习题的人脸识别训练，在该领域的能力目前世界领先，但跨年龄识别等技术对计算能力要求极高，“为了这次比赛，我们也收集了一些跨年龄的数据，根据跨年龄这个场景再进一步优化模型，跨年龄数据大概在几千张这个级别，并不算特别的多。” 百度深度学习实验室(IDL)主任林元庆表示“小度”获胜并非易事，而且在现场识别人脸时，光照、人脸姿态、遮挡程度等因素会对人脸检测带来干扰，光照、表情、遮挡、年龄、模糊也会影响到人脸识别的精度，特别是面对年龄跨度较大的情况，由于缺乏两个年龄中间的足够数据，所以“小度”更难学习和掌握人脸的变化。
关于“小度”的实际应用，拥有超强人脸识别功能的“小度”，不仅能识别双胞胎，更能在高年龄跨度之下掌握人脸的变化，因此，对于走失儿童的寻找和匹配，将有很大的意义。
尽管受节目效果影响有吹捧百度之意，但无论是互联网企业还是安防企业，以及一系列真正拥有深度学习算法的人脸识别公司的崛起，人工智能的发展，将在未来几年迈向新的高峰期。
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