计算机也有“视觉”？智能刷脸打开新“视界”

不久前，在2017年由国家标准与技术研究所组织的全球人脸识别技术测试中，一个中国人工智能技术团队超越了来自俄罗斯、美国和法国的对手，成为第一个获得冠军的中国团队。参与团队需要在百万级人脸数据库中找到目标人脸，或者判断它是否在数据库中。查询照片来自真实的商业场景，例如进入和退出，并且包括“非合作”照片，这些照片识别不在照相机前面的特定位置的对象。该机器面临曝光过度、背光、侧面、长距离和低像素的挑战。衡量指标是搜索的准确性，以千分之一的误报率下的性能作为评价标准。检索准确率越高，竞争对手的算法在大规模人脸数据库中获得的检索结果越可靠，身份验证可以更加准确有效地完成。获得冠军的中国队易图科技的首席执行官朱思溢认为，这表明中国的算法技术已经超越了其全球竞争对手，甚至具有更大的意义:我们的算法在10亿次误报的情况下，识别率已经达到90%以上，并且能够超越所谓的国际主流标准。人脸识别是科学家所说的计算机视觉。作为人工智能的一个极其重要和关键的领域，它目前正处于超乎想象的快速发展阶段。“从我们自己的经验来看，我们算法的效率每年提高近100倍。现在，在数亿人面前识别一个人并不困难。”此前，易图科技公司建立了世界上第一个十亿级人像比对系统。朱思溢说，简而言之，计算机视觉是一种具有人类视觉能力的机器，它使计算机能够通过学习算法接近人类对图像的理解。然而，当计算机实现对图像和视频的初步理解时，计算机视觉可以帮助人类突破局限，改善生活。例如，目前，根据该图的主要技术集中在计算图像识别和自然语言理解在安全、医疗和金融领域的应用，并且还在开发人机交互和人工智能芯片。与计算机不同，当人们睁开眼睛时，他们可以迅速看到和理解一个场景，因为人类大脑皮层中至少有一半的大型神经元参与视觉任务的完成。在互联网、云计算和大数据的帮助下，科学家们也开始使用深度学习和神经网络等模型和方法来教计算机识别物体。有趣的是，尽管人类希望计算机视觉接近人类智能，但在许多情况下，尤其是在机器被训练学习大量数据之后，科学家发现计算机视觉的处理能力似乎已经超过了人脑。“当计算机识别人脸和物体时，这有点像从人眼看到物体到大脑翻译最终结果的过程。我们的计算模型也类似于人类神经元的传输方式，一层一层地构建高级神经网络。”朱思溢和他的导师、著名科学家霍金的信徒艾伦·尤尔首先在实验室开发了一个新系统，该系统使用递归塔结构来表示物体的结构，而不是像传统的识别方法那样事先被告知物体的特征，从而导致巨大的数据存储。朱思溢认为，技术人才储备、成熟的市场环境和实践基础以及数据资源是中国人工智能能够与世界上最强的竞争对手竞争的巨大优势。无论是对国家还是从业者来说，人工智能都将迎来极其难得的机遇。(记者于建斌)