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瓦解拐卖儿童案的人工智能6 4、挫折接连不断。在警方尝试各种新办法时，2015年，具有更大运算力和储存空间的GPU的应用，把人工智能的热度推向巅峰。——GPU是图形处理器的简称，比传统中央处理器计算速度快10至100倍。 深度学习算法使得训练出一个“更聪明”的AI成为可能。人类“不可靠”的部分——人工智能总有办法规避掉。 2017年12月，公安部刑侦局副局长陈士渠到腾讯调研。腾讯守护者计划安全团队的李新和他交流时，提到人工智能和跨年龄人脸识别技术。陈士渠很感兴趣，他想起了“426系列”拐卖案——近十年来，公安部打拐办和四川公安从未放弃过努力和侦查，他曾多次前往四川督办此案。他希望找到突破口，便要求四川专案组和腾讯团队对接，“希望利用新技术查找被拐儿童下落。” 需求被转达给腾讯人脸识别团队——优图实验室时，没有人感到乐观。这是一个“全博士”团队，都毕业于名校，技术水平很高。但得到这个消息时，优图实验室总经理Kyle的第一反应是：“难度还是挺大的。” 跨年龄比对是人脸识别领域一个公认的难点，特别是青少年阶段，人脸特征变化最大。优图当时的算法模型，并没有进行过大规模的跨年龄比对，准确率在80%左右，这远不是一个能够应用到安防打拐领域的算法。 之后的十几天，守护者计划团队和优图实验室的同事开了很多次会。2018年1月的一个深夜，十二点左右，已经入睡的优图实验室总监Allen电话突然响起，是守护者计划团队的同事，Allen当时“并不明确公安部要做什么事情”，他的第一反应是“这件事情肯定很重要，不然不会这么晚紧急找过来。” 第二天上午10点，Allen就接到通知，要用优图的技术帮助寻找这起拐卖大案中的失踪儿童。 Allen心里没底。跨度十年的案件难度，超过他们的想象，世界上也没有成功的案例。但他决心要全力以赴。Allen说：“也算比较幸运，找到了这么一个实际落地的case。” 执行工作由优图人脸识别团队的李博士牵头。最重要的是“学习材料”。一开始的版本，用李博士的话说，“很裸”。他们通过各种数学约束条件，教导AI——“这是同一个人。”“这是这个人1岁的样子，5岁的样子，10岁的样子，30岁的样子。”“这个大人的照片，跟其他小孩子都是不像的。” “它会学到一个人的面部随年龄演变时，不变的那些量是什么。”研究员晓程说，这些面部特征，“可能对应着一些语义描述”。 晓程总是会冒出这种又准确又干脆的词——“比如，一个人的耳垂长得很特别，或者他的眉峰、眉骨走向不一样。”他说，AI是无法用这样的语言去定义的，研究员们把它“转化成一些数学语言”。 最终的结果是，机器学习后总结出了“不随时间变化的人脸特征”——在研究员的电脑上，是由长度为512维的特征向量呈现出来的。 很多个夜晚，研究员们消耗在这些事情上。他们加了数不清的班，提交了5个版本算法模型，其中大大小小的修改多达上千次。 中间，有一次测试的机会。2018年年初，公司年会。他们收集了一些同事小时候的照片，在年会上让机器和人一起竞猜，“人机大战”。“因为都是比较熟的人，”李博士觉得，“这肯定能认出来吧。”游戏进行了几轮，最终的结果是，人最多猜对了4个，而算法比对了7个。 这终于让他放心了——“这个事情虽然难度大，但算法肯定是比人强的。”
2019年5月，腾讯全球数字生态展上的人脸识别技术展示 |
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