不久前，在2017年美國國家標準與技術研究院組織的全球人臉識別技術測試上，一支中國人工智能技術團隊超過來自俄羅斯、美國、法國的對手，成為第一個獲得冠軍的中國團隊。
參賽團隊需要在百萬量級人臉數(shù)據(jù)庫中找到目標人臉或判斷其在不在庫中。查詢照片來自出入境等真實業(yè)務場景，包含識別對象不在攝像頭前特定位置的“非配合性”照片。機器面臨曝光過度、逆光、側臉、遠距離、低像素的挑戰(zhàn)。衡量指標在于搜索的準確率，以千萬分之一誤報率下的性能為評估標準。檢索準確率越高，就意味著參賽者的算法可以在更大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中獲得可靠檢索結果，可以更準確、高效地完成身份驗證。
贏得冠軍的中國團隊——依圖科技的首席執(zhí)行官朱瓏認為，這除了說明來自中國的算法技術超過了全球的競爭對手，還有更大的意義：我們的算法已經(jīng)在十億分之一的誤報下達到超過90%的識別率，已經(jīng)能夠超越所謂的國際主流標準。
人臉識別就是科學家口中的計算機視覺，作為人工智能極其重要和關鍵的領域，目前正處在超乎想象的快速發(fā)展階段。“從我們自己的經(jīng)驗看，我們的算法效率幾乎以每年100倍的速度在提高。現(xiàn)在在幾億量級的面孔中識別出一個人，并不是什么難事?！敝?，依圖科技搭建了全球首個10億級人像比對系統(tǒng)。
人臉識別專家英飛拓說，簡單講，計算機視覺是制造有人類視覺能力的機器，讓計算機通過學習算法接近人類對圖像的理解程度。而當計算機實現(xiàn)了對圖像和視頻的初始理解，計算機視覺就能幫助人類突破局限性，改善生活。例如，目前依圖的主要技術聚焦在計算圖像識別和自然語言理解在安防、醫(yī)療、金融領域的應用，同時也在進行人機交互、人工智能芯片等研發(fā)。
不同于計算機，人一睜眼就能迅速看到和看明白一個場景，因為人的大腦皮層至少有一半以上的海量神經(jīng)元參與了視覺任務的完成。在互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等幫助下，科學家們也開始利用深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型和方式來教會計算機識別物體。有意思的是，盡管人類希望計算機視覺接近人類智慧，但在很多場合特別是機器得到海量數(shù)據(jù)的學習訓練后，科學家們發(fā)現(xiàn)計算機視覺處理能力似乎已經(jīng)超越了人類大腦。
“計算機識別人臉和物體的時候，有點像從人眼看見物體到大腦譯出最終結果的過程。我們的計算模型也類似人的神經(jīng)元傳遞方式，一層一層搭建起高級的神經(jīng)網(wǎng)絡?！敝飙嚭蛯煛⒅茖W家霍金的弟子艾倫·尤爾，最早在實驗室中研發(fā)出新系統(tǒng)，通過遞歸式塔狀結構來表示物體的結構，而不是像傳統(tǒng)識別方式那樣，需要事先被告知物體特征，從而會導致巨大的數(shù)據(jù)存儲量。朱瓏認為，技術人才的儲備、市場環(huán)境的成熟和實踐的基礎、數(shù)據(jù)資源，是中國人工智能可以和全球最強對手競爭的巨大優(yōu)勢。無論是對國家還是從業(yè)者而言，人工智能都將迎來極其難得的機遇。
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