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人工智能与人类的世纪之战 2016年，一场前所未有的“人机世纪大战”成为了举世瞩目的焦点。 谷歌人工智能AlphaGo在与围棋世界冠军李世石的对弈中，以4：1的比分大胜对手，让许多人惊呼：“人工智能开始淘汰人类！” 2017年初，连续向人类围棋顶尖高手发起挑战的神秘棋手“Master”，在击败十余位中韩世界冠军之后，于1月4日的最后一局以2目半战胜古力，以60连胜的不败战绩现出真身——原来Master就是AlphaGo的升级版！ 无论是国际象棋还是围棋，人工智能都已经战胜了人类，那么在其他领域，人工智能是否也能向当前最顶尖的人类智慧发起挑战呢？ 于是在2017年1月6日，我们又看到了另外一场令人印象深刻的“人机大战”。 一提起人类智慧的巅峰，相信不少读者脑海中第一时间就会想到《最强大脑》。作为江苏卫视的王牌节目，《最强大脑》第四季汇聚了前几季的“脑王”选手，从而使得名人堂集结了空前强大的智力，可以说代表了中国乃至全球智慧精英的最高水平。而向名人堂发起挑战的，则是植入了“百度大脑”人工智能技术的智能机器人“小度”。 根据赛制，百度“小度”将与名人堂选手进行三场对战，并采用三局两胜制。如果“小度”能够在三场对战中获胜，将直接获得角逐本季“脑王争霸赛”的资格。这场别开生面的“人机大战”让人们对比赛结果充满了好奇与期待，而收视率也证明了这一点：在酷云EYE发布的实时关注度榜单上，第四季第一期的《最强大脑》的收视率在所有电视节目中高居第一。 值得一提的是，也许是人工智能近期的表现太过逆天，就连平时极度自信的名人堂天才们，在面对外表超萌的“小度”时竟然也感受到了从未有过的压力，一时间竟然无人敢主动迎战。嘉宾刘国梁实在看不下去，忍不住使出了激将法，这才有三位选手挺身而出，最终讨论决定由名人堂轮值主席王峰代表人类迎战人工智能。 经过扣人心弦的角逐之后，首场比赛结果终于揭晓：在《匆匆那年》跨年龄人脸识别的较量上，“小度”用所有答题全对的成绩完成了挑战，甚至连双胞胎之间0.01%的微弱差别也没有放过，最终以一胜一平共计3：2的总比分战胜了人类的“最强大脑”代表王峰，首战告捷。 AlphaGo和小度，究竟谁更厉害 看到这里也许有人会问：同样是人工智能，同样战胜了人类顶尖高手，谷歌AlphaGo和百度“小度”究竟谁更厉害？ 虽然从60：0和3：2的比分来看，显然谷歌的数字要更加好看。但是笔者却认为，这次谷歌还真没赢。为什么这么说呢？ AlphaGo缘何能轻松战胜人类？有人一语道破天机：“AlphaGo一天对弈的棋局，比人类专业棋手一辈子下过的都要多得多！” AlphaGo的棋力能够在极短的时间里实现巨大飞跃，主要依靠的是机器学习的一个分支——深度学习技术。而借助策略网络（Policy Network）和价值网络（Value Network）两个深度学习网络模型，AlphaGo在基于当前局势预测对手下一步落子的同时，还能预测棋局的走向。更重要的是，在挑战李世石之前，AlphaGo已经在与人类棋手的对弈中学习了近万盘棋局，与自己“左右互搏”的棋局更是超过3000万盘！如此庞大的对弈盘数，使得AlphaGo在对战人类顶尖棋手时经常能以意想不到的妙手让对方陷入被动。 则百度“小度”在挑战《最强大脑》名人堂时展现出的人工智能技术，则要比这更加复杂。 人机大战技术难点及解析 在《最强大脑》的首场人机大战中，小度与王峰一共展开了两轮较量。其中第一轮是章子怡从20张蜜蜂少女队成员童年照中挑出3张高难度照片，选手通过动态录像表演，将3张童年照与在场的少女队成员进行匹配；第二轮则是随机挑选并观察一位30多岁现场观众的面部特征，然后从30张小学集体照、上千张人脸中找出童年时的他。 应该说与棋类运动相比，人类在这场较量中明显更具优势。因为人类从上百万年前开始就已经拥有了人脸识别的能力，而计算机能直接识别的只有0和1。这就意味着百度人工智能必须通过海量的学习来寻找其中的规律，并将其转化为0和1存储在数据库中，进而模拟人类识别与思考的过程。 以本场《最强大脑》人机大战的人脸识别为例，由于年龄跨度较大，童年时的照片与成年后的脸部相比已有明显区别，就连有着上百万年脸部识别历史的人类也不易分辨。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。而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。 说起来似乎轻描淡写，但是小度在现场识别人脸时，却要经历人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别等极为复杂的过程。而且在识别过程中，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，所以更难学习和掌握人脸的变化。 为此百度深度学习实验室（IDL）选择了用度量学习的方法，即通过学习一个非线性投影函数将图像空间投影到特征空间中，在大量样本中相对缩小同一个人跨年龄的两张人脸的距离。另外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。 我们不妨再来看一个数据对比。作为在业界知名度极高的计算机视觉系统识别项目，ImageNet号称是目前世界上图像识别最大的数据库，拥有多达1000类、共计150万张照片。而百度人脸测试集的数据库又有多大呢？200万人，2亿张照片。 人工智能的应用前景 我们常说“科技改变世界”，那么代表着当前最尖端科技的人工智能，又将给人们的生活带来怎样的改变？ 不久前，美国《财富》杂志（Fortune）发表了题为《Why deep learning is suddenly changing your life》（为什么深度学习突然改变了你的生活）的文章，深入介绍了包括百度、谷歌、微软、Facebook在内的全球四大AI巨头在人工智能的布局，以及深度学习给人们日常生活带来的改变。
而在这四大AI巨头中，百度在人工智能领域的表现尤为引人注目。譬如在人脸识别技术两个最为权威的国际评测——FDDB与LFW中，百度不仅荣获了双料世界第一，领先于腾讯、FACE++、linkface等国内同行，而且还在LFW中达到了前所未有的99.77%超高准确率；在2016年11月召开的第三届世界互联网大会上，百度大脑又成功入选世界互联网15大领先科技成果，成为国内唯一一个入选的综合型人工智能技术。
据百度深度学习实验室主任林元庆介绍，采用了百度人脸识别的门禁技术已经在百度大厦落地，其1：N的人脸识别仍然做到了非常高的精度，相对于之前市场上常见的1：1系统在业界属于首创。预计在2017年下半年，许多旅游景区都会采用百度的这套系统，从而比过去的指纹识别系统大大提高工作效率和准确度。
林元庆还透露，除此以外，在识别罪犯、识别被拐儿童、安防保卫等公共安全领域，百度的人脸识别技术也将大有可为。而许多和人脸识别相关的应用，后续也将会得到大力推进。 在万象更新的2017年，人工智能还将为我们带来怎样的惊喜？我们不妨拭目以待。 趣味科技是由资深媒体人彭承文和他的小伙伴们悉心耕耘的科技自媒体，中国科技自媒体100人，2016自媒体人百强。媒体传播矩阵覆盖逾二十家国内主流新闻客户端及网站专栏，内容涵盖移动互联、商用及企业级IT、电商及O2O等领域，合作洽谈请联系微信330167846。 |
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