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人脸识别技术开始普及,李彦宏证实了他的先见之明

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搜狐财经 2019-09-30 18:30 抢发第一评

原标题:人脸识别技术开始普及,李彦宏证实了他的先见之明

两年前,有两场旷日持久的"人机大战"获得了全球瞩目。一场是谷歌阿尔法狗以Master的新身份重出江湖,用60场连胜顶尖围棋手的成绩震惊了世界。另一场大战的主角则是谷歌在地球另一侧的对手百度。在《最强大脑》第四季跨年龄人脸识别任务上,百度人工智能机器人"小度"以3:2的比分战胜"最强大脑"代表王峰。

这两场"人机大战"在刷新了人类对于人工智能的认知之外,也抛出了一个新的问题:对人工智能来说,下围棋和识别人脸到底哪一个更难?对此,百度公司创始人兼CEO李彦宏给出了他心目中的答案:人脸识别对机器来说其实更加困难。

时至今日,人工智能与人类在围棋的较量中发挥愈加稳定。而人脸识别技术不管是中国,还是在硅谷都发展的一片火热,并渐渐开始了普及之路。但不管是从区域性,还是全球性的竞争来看,人脸识别的行业格局远远还没有确定。此时再去回想当年关于人脸识别技术和人工智能下围棋的难易争论,多数人都不免得更赞同李彦宏给出的答案。

诚然,围棋是一下极为考验运算能力的游戏。计算能力和算法越强,就越能照顾后面局势的变化,Master经过谷歌不断研发和试验,不断增强学习能力,才在千变万化的围棋盘上取得了胜利。但人脸识别的困难程度则超出了计算力的局限。除了信息匹配和分类问题外,在人脸识别过程中,机器还需要考虑很多感官成份。例如双胞胎、多胞胎,以及表情、光照条件、整容等外因影响。此外,人脸遮盖物,如口罩、墨镜、头发、胡须,甚至是整容、P图等行为,都增加了人脸识别的难度。

这也是李彦宏认为人脸识别对人工智能来说更难的主要原因。认为在人脸识别过程中,每个不同的情况都不具备共性,只在一个案例里面发生,而数据学习出来的特征是共性的特征。所以对机器来说,下围棋这种规则清晰的事情反而容易做好。但人脸识别这类规则模糊的事情,则对机器的要求更高。所幸在百度等企业的努力下,人脸识别技术已经有了长足的进步。李彦宏介绍:"一般人拿着孩子小时候的照片,再对比他长大后的照片,是很难识别的,但人工智能已经可以做到了。"

目前,百度大脑已经发展到5.0版本,其中AI视觉的技术在不断的进化,发布了包括人像处理SDK、壁虎人脸识别套装在内的多款人脸识别产品。"信息量越庞大,对人脸内容理解能力就越强。"对于人脸识别技术的发展,李彦宏抱有相当乐观的态度:"百度正通过更丰富完整的人脸产品矩阵,为广大开发者、企业等用户提供更全面、更安全、更完善的产品服务。"返回搜狐,查看更多

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