人工智能PK“最强大脑” 人脸识别到底有多难？

继Master创造围棋连胜纪录后，“百度大脑”又在1月6日晚登陆《最强大脑》，并在人脸识别上以3:2险胜“最强大脑”的代表王峰。

至此，人工智能在视觉、听觉、深度学习和思考等方面已经展现出了“可怕”的实力。下棋和人脸识别到底有多难？人工智能pk成功意味着什么？未来人工智能还将“碾压”哪些领域？

看点一：人脸识别是不是就靠“一眼准”？下棋是不是就靠背棋谱？

人脸识别，似乎就是“看一看”，但实际并不简单，它挑战的是人类与生俱来的天赋——视觉和听觉，运用的是人工智能领域“兵家必争”的技术——深度学习，背后支撑是万亿级别的参数和超级复杂的算法，未来将应用在非常广泛的领域。

在《最强大脑》pk中，百度人工智能和人类选手通过分析照片中出现的幼年人脸，来识别出现场的成年人，并在30张共近千人脸的小学毕业照中鉴别主人公。

人的面貌在成长过程中受很多因素的影响，儿童时期的面部特征随时间而改变甚至消失。人脸识别并非将诸多图谱记忆就能选出这么简单，这里面涵盖了深度学习能力。

“如果人类识别主要靠‘气质’，那么计算机则是通过算法和学习将‘气质’一一分解。”百度深度学习实验室主任林元庆接受记者采访时说，人脸识别，其实就是计算机视觉。它需要依靠大规模的神经网络，万亿级别的参数，千亿的训练数据，亿级别的特征以及一些推理能力，是非常强大的人工智能系统。

这其中，推理能力并不是传统计算机擅长的，需要通过几步走来实现。第一步，建立起强大的人脸识别数据系统，比如，每个人有一百张不同的照片。然后从海量的数据里面提取共性。如果一个人嘴边长了一颗痔，机器学习就比较难，因为不是共性，只是一个案例里面发生的。但人就可以轻松辨别。此外，还要基于数据和共性提炼设计出非常好的算法。

林元庆说，人脸识别与智能驾驶、增强现实并列，在人工智能深度学习领域，是正在孵化且会产生深远影响的项目。经过几年的技术改进，百度已将错误率降低到2.3%，未来有望降到1%以下。

如果说人脸识别是“算”出来的，那么下棋呢？

和此前不同，很多人注意到，Master在下棋过程中的很多时候并没有按照常理出牌，这与人们理解的人工智能学习人类棋手方式方法并不同。业内专家认为，这里面包括了深度学习和增强学习两个过程。

AlphaGo系统中，有 Monte Carlo tree search（蒙特卡洛树搜索），可以把它理解为武侠小说中的“左右互博”。即自己和自己打。互博时间越长，就是把各种可能的对弈方案训练越长。在自我对弈中成长起来的新一代人工智能，未来可能完全不需要去搜集和背诵人类棋谱。

在林元庆看来，新一代人工智能不仅有对过去的学习，还有对未来的思考和预判。“下一步我要下这,能够给我带来多少得分，这就是增强学习，需要非常好的算法和非常有效的搜索。”林元庆说。

看点二：人脸识别和下棋就是“比着玩玩”吗？将用在哪些领域？

人工智能费这么大劲战胜人类，可真的不是为了“挑衅”。这些技术将在很快走进产业，服务百姓生活。

包括百度在内的诸多人工智能领军企业都表示，人机大战是为了检验人工智能和人类差距。但是，打败人类并不是目的，而是希望在此过程中不断进步，演化出好的技术来服务人类。

人脸识别会用在哪？

比如门禁。基于最新的人脸识别技术做成的门禁系统，人走到闸机前,一秒左右的时间闸机就能够识别成功并进行开门，不会出现误识别、走到一半卡住的现象。

比如金融。基于1：N的超高精度识别系统就能对身份证等信息精确识别。比如安保，可以做到快速“万里挑一”，包括识别被拐卖的儿童等，很多和人脸识别相关的应用都将大力推进。

除了人脸识别，在无人驾驶、智能家居等各个方面，人工智能已经展现出了极强的应用潜力。

比如语音识别，科大讯飞语音输入能实时准确地将语音转换成文本，让人工智能突破“智能认知”；基于人工智能的优化理财资产配置已经开始投入市场，在金融智能投资领域崭露头角；智慧家庭系统、儿童陪伴机器人等终端产品上市，让家庭生活更便捷安全……有人认为,未来很多工作将被人工智能取代,大量独角兽公司将诞生于人工智能领域。

看点三：中国如何抓住“人工智能”窗口，抢占发展先机？

科技创新在哪里兴起，发展动力就在哪里迸发，发展制高点和经济竞争力就转向哪里。当前，以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，世界主要国家争相寻找突破口，抢占未来发展先机。我国也不例外。