新智元報道1
作者：胡祥杰
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【新智元導(dǎo)讀】人工智能又一次戰(zhàn)勝了人類！這次是在《最強大腦》。吳恩達率隊的百度人工智能在人臉識別跨年齡識別任務(wù)中以 3：2 的比分驚險擊敗《最強大腦》名人堂輪值主席、世界記憶大師王峰。節(jié)目中，植入了百度大腦的機器人“小度”在全國觀眾的見證下與王峰進行兩輪PK，并以微弱優(yōu)勢勝出。百度取勝背后都使用了哪些人工智能技術(shù)？技術(shù)的實現(xiàn)過程是怎么樣的？現(xiàn)場比賽都有哪些幕后故事？新智元專訪了百度 IDL 實驗室主任林元慶，帶來最新鮮、最全面的技術(shù)解密。
Master的余熱還未散盡，在中國，另一場人與機器的“人機大戰(zhàn)”結(jié)果也新鮮出爐——百度的人工智能“小度”在腦力競賽類電視節(jié)目《最強大腦》中將“世界記憶大師”王峰挑落馬下。
本場比賽實況于2017年1月6日晚間在江蘇衛(wèi)視播出，在這場被稱為“中國電視史上首次人機對戰(zhàn)”的比賽中，百度代表人工智能“小度”首戰(zhàn)告捷：在跨年齡識別的任務(wù)上以3：2的比分險勝最強大腦代表王峰。
近年來，在國內(nèi)大火的《最強大腦》造就了一批真正的“最強大腦”——鬼才之眼王昱珩，迷宮行者鮑橒等等，但是要知道，這次的被挑戰(zhàn)者是這些“最強大腦”的隊長——王峰，一個擁有數(shù)個世界冠軍頭銜，多次獲得世界腦力錦標賽總冠軍的天才。
根據(jù)百度的介紹，這次比賽前，雙方簽的協(xié)議中就明確規(guī)定，輸贏全憑實力，賽前制定的規(guī)則是節(jié)目只有一次錄制機會，無論誰輸誰贏，都要照實公開。百度深度學(xué)習(xí)實驗室主任（IDL）林元慶表示賽前團隊并沒有十足的把握，因為挑戰(zhàn)的難度之大，已經(jīng)超出了數(shù)據(jù)可提供的范圍。
節(jié)目中，可以看到，站在臺上的百度首席科學(xué)家吳恩達（Andrew Ng）表情并不輕松，對于在人工智能領(lǐng)域投入重金、并且把AI作為公司發(fā)展重要戰(zhàn)略方向的百度來說，如果輸?shù)舯荣悾瑢⒚媾R比較尷尬的境地。
部分數(shù)據(jù)來源：stock.10jqka
現(xiàn)場燈光亮起，植入了“百度大腦”的“小度機器人”走進《最強大腦》錄制現(xiàn)場。兵臨城下，或許是懼怕AI 的“超能力”，人類的代表——《最強大腦》名人堂的選手們卻開始臨陣推脫了，遲遲沒有人敢于接受“小度”的挑戰(zhàn)，現(xiàn)場氣氛一度有些冷場。評委 Dr.魏 在節(jié)目中評論說，這是出于“對未知的恐懼”。
反觀站在臺上的“小度”，則是一臉淡然。不過，臺上的吳恩達和臺下的團隊成員，內(nèi)心并不輕松。最終，在一番糾結(jié)后，《最強大腦》派出王峰應(yīng)戰(zhàn)。
這場人機對決比拼的是人臉識別中的跨年齡識別任務(wù)，共分兩輪：
第一輪：嘉賓章子怡從20張蜜蜂少女隊成員童年照中挑出2張高難度照片，選手通過動態(tài)錄像表演將所選童年照和在場的成年少女相匹配。
第二個對象的識別，現(xiàn)場出現(xiàn)了一個意外狀況：
前幾日，DeepMind 的圍棋程序 Master 在線上連勝60名圍棋高手，引起轟動。而今夜，百度的“小度”機器人也擊敗了人類的“最強大腦”。
談到 Master 與這次參加《最強大腦》的“小度”的區(qū)別，林元慶說，棋類游戲，包括此前的“深藍”和現(xiàn)在的 AlphaGo，從本質(zhì)上來說，都還是有限空間搜索的問題，但是，識別不是，識別包括了一些模糊推理的能力。
吳恩達在比賽中也提到：“今天，我們基于強大的數(shù)據(jù)分析，很容易識別兩張近期的照片。但是對于識別整容、化濃妝或者有十幾年跨度的照片，我們并沒有大量的數(shù)據(jù)可以分析。所以這是人臉識別技術(shù)的世界性挑戰(zhàn)，也是今天比賽中最大的難點之一。全世界棋類比賽中頂級的選手很少，但是人臉識別能力每個人都具備。這次人機大戰(zhàn)，是頂級的人臉識別選手和擅長棋類游戲的人工智能比拼，很公平?！?/p>
在被媒體追問這次比賽的“意義”時，林元慶說，他們的初衷是希望能在《最強大腦》上，與人類的腦力高手進行一個對標（Benchmark），以便了解所做研究的水平究竟處于哪一個階段。
他提到了人機大戰(zhàn)的一個重要意義——對標。最清晰的一個事實是，不管是 AlphaGo、Master 還是小度，這些人機對戰(zhàn)都讓人們對機器能干什么有了一個更加清晰的認知，同時也給了人更多的想象空間。
《最強大腦》評委之一 Dr.魏說：“機器贏了就機器贏了，這是科技發(fā)展的必然結(jié)果。這天遲早會到來，只是來的早和晚的事情。人工智能在面孔識別上超過人類應(yīng)該是2012年，就說人臉識別超過了人類的平均水平，是里程碑事件。那現(xiàn)在，百度大腦超越的人類中出類拔萃的一群人?？梢哉f在這個專業(yè)方向上，人工智能的準確率已經(jīng)達到很高的水準，下一步應(yīng)該是提高運算的效率和能耗。人工智能的一個個問題，一個一個地解決，將來還得拼接成一個通用機器人出來。但是這個其實很困難，這個是研究的熱點。關(guān)鍵是從認知科學(xué)上厘清人腦是怎么學(xué)習(xí)的，人是怎么學(xué)習(xí)到新的技能的。因為機器也是在學(xué)習(xí)，就是智力最關(guān)鍵點。智能的核心，實際上是學(xué)習(xí)能力，如果再加一句的話是適應(yīng)能力，適應(yīng)環(huán)境的任何改變。這個能力其實人是非常擅長的，要不然我們也不會在這個星球上處于霸主地位，因為我們會學(xué)習(xí)，會適應(yīng)。”
兩場對戰(zhàn)的結(jié)果也契合了赫拉利在《未來簡史》中的預(yù)言：人類迎來第二次認知革命，人工智能和算法終將戰(zhàn)勝人類。
參加比賽的《最強大腦》選手王峰介紹說，他在識別人臉的過程中，會先觀察照片上的人臉特征，然后記住這些特征，再進行匹配。林元慶說，機器識別人臉的過程也是如此，四五年之前，可研發(fā)人員會憑借人類的經(jīng)驗為機器設(shè)計一些特征，從數(shù)據(jù)里面提取這些特征訓(xùn)練，最后得出規(guī)律，訓(xùn)練一個模型。但是最近我們用的深度學(xué)習(xí)的方法，機器可以自己去學(xué)習(xí)什么樣的特征是有用的，從海量的數(shù)據(jù)里面學(xué)到共性。 這是深度學(xué)習(xí)強大的地方。
林元慶對新智元介紹說：“我們現(xiàn)在用的還是深度學(xué)習(xí)的方法，這里面設(shè)計的深度學(xué)習(xí)的算法，做了深度學(xué)習(xí)的框架，我們會把人臉分成七個部位，在這七個部位上學(xué)習(xí)哪些特征是非常重要的，不是人來挑選的，是人自動學(xué)習(xí)的，我們會收集這些數(shù)據(jù)，收集完之后告訴機器這個人小時候長這樣，這個人大了長這樣，讓機器自己去學(xué)，哪一些特征是非常重要的特征?！?/p>
通常情況下人臉識別主要步驟：
以比賽為例，現(xiàn)場小度識別蜜蜂少女成員的原理流程圖
具體分解如下：
Step 1 人臉檢測
根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關(guān)系來檢測人臉，即在一副圖像或一序列圖像（比如視頻）中判斷是否有人臉，若有則返回人臉的大小、位置等信息。
Step 2 人臉圖像預(yù)處理
系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。人臉圖像的預(yù)處理主要包括人臉對準，人臉圖像的增強，以及歸一化等工作。人臉對準是為了得到人臉位置端正的人臉圖像。圖像增強是為了改善人臉圖像的質(zhì)量，不僅在視覺上更加清晰，而且使圖像更利于計算機的處理與識別。歸一化工作的目標是取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標準化人臉圖像。
人臉圖像的預(yù)處理
Step 3 人臉圖像特征提取
人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。
Step 4 人臉圖像匹配與識別
人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：
一類是人臉確認，是一對一進行圖像比較的過程，將某人面像與指定人員面像進行一對一的比對，根據(jù)其相似程度(一般以是否達到或超過某一量化的可信度指標/閥值為依據(jù))來判斷二者是否是同一人。
另一類是人臉辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。將某人面像與數(shù)據(jù)庫中的多人的人臉進行比對(有時也稱“一對多”比對)，并根據(jù)比對結(jié)果來鑒定此人身份，或找到其中最相似的人臉，并按相似程度的大小輸出檢索結(jié)果。
本次比賽的一個重要特點是識別跨年齡人物的人臉。影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態(tài)、遮擋程度；影響特征提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡、模糊是影響人臉識別精度的關(guān)鍵因素。而在跨年齡人臉檢測中影響因素更多。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內(nèi)變化通常會大于類間變化，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以收集。沒有足夠多的數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難學(xué)習(xí)到跨年齡的類內(nèi)和類間變化。
根據(jù)百度 IDL實驗室主任林元慶的介紹， 對于第一點，百度IDL的人臉團隊選擇用度量學(xué)習(xí)的方法。即通過學(xué)習(xí)一個非線性投影函數(shù)，把圖像空間投影到特征空間中。在這個特征空間里，跨年齡的同一個人的兩張人臉的距離會比不同人的相似年齡的兩張人臉的距離要小。
針對第二點，考慮到跨年齡人臉的稀缺性。我們用一個用大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型作為底座，然后用跨年齡數(shù)據(jù)對它做更新。這樣不容易過擬合。
他說：“將這兩點結(jié)合起來做端到端的訓(xùn)練，可以大幅度提升跨年齡識別的識別率?！?/p>
根據(jù)林元慶的介紹，針對人臉識別，百度建立了一個包含 200萬人、2億數(shù)據(jù)的圖片庫，比ImageNet大很多。下圖是百度人臉訓(xùn)練集與 ImageNet 圖片數(shù)量的一個可視化對比：
林元慶介紹，在內(nèi)部數(shù)據(jù)集上，截止到2016年9月，百度的人臉識別技術(shù)已經(jīng)可以做到2.3%的錯誤率。
在目前的人工智能技術(shù)水平下，人和機器比人臉識別，有可比性嗎？
我們都知道，機器擅長數(shù)據(jù)處理和計算，而人類在直覺上會更有優(yōu)勢。節(jié)目中的人臉識別任務(wù)，涉及面部特征識別、記憶、匹配等。如果把這些任務(wù)進行拆分，單個環(huán)節(jié)來說，人肯定不是計算機的對手。但是綜合起來，在跨年齡的人臉識別中，童年的“臉”和成年后的“臉”可能會存在較大差異，所以識別難度不小。要想正確地完成識別，會涉及到“模糊推理”，在這一點上，人類目前較機器還是有優(yōu)勢的。
這場比賽，百度首席科學(xué)家吳恩達全程督戰(zhàn)，他在節(jié)目開場時介紹說：“人類大腦從上百萬年前開始就擁有了人臉識別的能力，而機器沒有直覺，也并沒有久遠的進化歷史，只能靠分析數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)?！?br>
百度IDL主任林元慶說，此番派出“小度”參賽，其實整個團隊也沒有絕對勝算，比賽中他非常緊張。
根據(jù)參賽團隊的介紹，現(xiàn)場比賽中有三大難點：
1.識別對象和場景復(fù)雜，難度大
識別對象蜜蜂少女隊人員眾多且每個人在賽場上化妝表演， 不排除有微整形、戴美瞳等因素干擾。此外，挑選的童年照都在0—4歲范圍內(nèi)，與現(xiàn)在成年少女隊的年齡跨度比較大，并且，第二回合樣本容量大，30 張集體照大約需要在1000-2000個人臉中找到對應(yīng)的人，年齡跨度也覆蓋在80、90后等年齡層中。同時，比賽現(xiàn)場有實時照片傳輸、現(xiàn)場攝影機捕捉人臉圖像晃動、燈光干擾等因素都會影響人工智能的識別準確率。
2.人臉識別技術(shù)本身難點
計算機只認識0和1，所以它必須通過無數(shù)次的學(xué)習(xí)來找到人類直覺的規(guī)律并將它轉(zhuǎn)變成0和1存儲在腦子里，從而模擬人類通過直覺思考的過程。
人臉識別技術(shù)研究的困難，不同于普通的圖像識別。就人的臉部特征而言，每個人的臉部結(jié)構(gòu)都是相似的，這對于利用人臉區(qū)分人類個體不利，還有一些特殊情況，比如雙胞胎甚至多胞胎。其次就是表情、光照條件、整容等外因影響。不同的表情、角度觀察，光照條件的影響，人臉遮蓋物，如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須，甚至是整容、P圖等行為，都增加了人臉識別的難度。
3.雙胞胎識別技術(shù)
人臉識別是在臉部骨骼上取盡可能多的點，通過計算機把這些點分別與自己已經(jīng)存儲的臉比較，有差別就判斷出來了。為什么雙胞胎會不容易識別？就是骨骼太相似，導(dǎo)致差別特別細微，所以取的面部骨骼點不夠多的話是識別不出來的。
林元慶對新智元表示，百度的人臉識別技術(shù)與其他公司的最大不同在于，現(xiàn)在百度已經(jīng)研發(fā)出1對N的系統(tǒng)。具體來說，之前市場上的系統(tǒng)是1比1的，比如說銀行的應(yīng)用里面，你要提交身份證和人臉的信息，系統(tǒng)會拿身份證照片比對一下是不是同一個人，一張比一張，一比一的比對，市場上基本是這個系統(tǒng)。而公安抓逃犯的系統(tǒng)是1比N的，不過精度不會做的特別高，只是用機器篩一遍，還是需要人去看的。1比N很難做到非常高的精度。
林元慶說：“我們這個系統(tǒng)第一次能夠做到很高的精度，目前在百度在自己內(nèi)部的大樓閘機中已經(jīng)開始應(yīng)用。目前的系統(tǒng)里大概是一萬人，機器能很精確的識別一萬里面的每一個人。我們現(xiàn)在是萬人級別，同時還能做到非常高的精度，這個絕對是國內(nèi)首創(chuàng)，也是我們下面會重點來推的方向。”
烏鎮(zhèn)景區(qū)目前已經(jīng)采納了這一系統(tǒng)。接下來在安防、罪犯識別、打拐等方面都會有應(yīng)用。
人工智能的發(fā)展現(xiàn)在面臨的一大難題就是落地的問題，如何找到合適的場景將技術(shù)轉(zhuǎn)化，全行業(yè)目前都在探索。百度喊出了“科技為生活”的口號，也切實在探索 AI 落地的場景，但是，這一難題不是輕易就能解決的。技術(shù)如果一直懸在高空難以落地，對于一個公司來說，所要承受的壓力也會非常大。在《最強大腦》上炫完技術(shù)后，百度的人工智能會在2017年迎來怎樣的發(fā)展？還有待觀察。
新智元招聘
職位 運營總監(jiān)
職位年薪：36- 50萬（工資 獎金）
工作地點：北京-海淀區(qū)
所屬部門：運營部
匯報對象：COO
下屬人數(shù)：2人
年齡要求：25 歲 至 35 歲
性別要求：不限
工作年限：3 年以上
語 言：英語6級（海外留學(xué)背景優(yōu)先）
職位描述
負責(zé)大型會展贊助商及參展商拓展、挖掘潛在客戶等工作，人工智能及機器人產(chǎn)業(yè)方向
擅長開拓市場，并與潛在客戶建立良好的人際關(guān)系
深度了解人工智能及機器人產(chǎn)業(yè)及相關(guān)市場狀況，隨時掌握市場動態(tài)
主動協(xié)調(diào)部門之間項目合作，組織好跨部門間的合作，具備良好的影響力
帶領(lǐng)團隊完成營業(yè)額目標，并監(jiān)控管理項目狀況
負責(zé)公司平臺運營方面的戰(zhàn)略計劃、合作計劃的制定與實施
崗位要求
大學(xué)本科以上學(xué)歷，碩士優(yōu)先，要求有較高英語溝通能力
3年以上商務(wù)拓展經(jīng)驗，有團隊管理經(jīng)驗，熟悉商務(wù)部門整體管理工作
對傳統(tǒng)全案公關(guān)、傳統(tǒng)整合傳播整體方案、策略性整體方案有深邃見解
具有敏銳的市場洞察力和精確的客戶分析能力、較強的團隊統(tǒng)籌管理能力
具備優(yōu)秀的時間管理、抗壓能力和多任務(wù)規(guī)劃統(tǒng)籌執(zhí)行能力
有廣泛的TMT領(lǐng)域人脈資源、有甲方市場部工作經(jīng)驗優(yōu)先考慮
有媒體廣告部、市場部，top20公關(guān)公司市場拓展部經(jīng)驗者優(yōu)先
