（雍 黎 科技日報記者 王延斌）

　　近日，由中央電視台和中國(guó)科學(xué)院共同主辦的大型科技挑戰節目《機智過(guò)人》首次播出便賺足眼球——人臉識别“禦眼重明”系統挑戰剛剛協助美FBI破獲“章瑩穎”案的“妙筆神探”林宇輝，當晚收視率居全國(guó)第二。人機大戰到(dào)底是機更智，還(hái)是人更強？在未來的應用中能(néng)否互為補充？科技日報記者第一時(shí)間采訪了當事(shì)雙方和國(guó)内專家。
 

　　跨人識别三次比拼兩(liǎng)次平手

　　“禦眼重明”來自雲從科技，這(zhè)個從中科院重慶綠色智能(néng)技術研究院發(fā)展出來的公司被(bèi)業内稱為“人工智能(néng)行業國(guó)家隊”，已經(jīng)在銀行、安防、民航領域占有絕對(duì)優勢的市場份額。

　　在節目中，雲從科技研發(fā)總監李夏風帶著(zhe)“禦眼重明”系統一亮相，便展示了“跨年齡識人”這(zhè)個新技能(néng)——僅用1秒鐘就(jiù)從36張圖片中選出了撒貝甯、江一燕兒時(shí)的照片。

　　在與山東省公安廳首席模拟畫像專家、國(guó)際科學(xué)鑒定協會(huì)畫像專家林宇輝接下來的PK中，節目組給出了以前人臉識别系統和林宇輝都(dōu)從沒(méi)有做過(guò)的事(shì)情——根據孩子的圖片找父母。PK還(hái)分為視頻近景模糊、遠景高糊兩(liǎng)個難度等級。

　　在第一個階段，“禦眼重明”不到(dào)一分鐘就(jiù)找對(duì)了孩子父母，林警官花了十幾分鐘也找對(duì)了。但在遠景高糊難度下，“禦眼重明”模型對(duì)比匹配度最高僅有29%，林宇輝則使出了自己擅長(cháng)的模拟畫像法，用模糊畫像解決監控錄像中人像不清的問題，并以此畫像尋找孩子父母。

　　雖然最後(hòu)人機都(dōu)沒(méi)有找對(duì)，但對(duì)于此次比拼勝負如何，各方見仁見智。
 

　　人工智能(néng)識别速度已超過(guò)人

　　雲從科技CEO、首席科學(xué)家周曦對(duì)“禦眼重明”的表現還(hái)算滿意。

　　“通過(guò)孩子識别父母，這(zhè)對(duì)目前人臉識别技術來說(shuō)還(hái)處于前沿領域。”周曦說(shuō)，“就(jiù)識别本人來說(shuō)，雲從的1∶1人證合一識别準确率可以達到(dào)99.8%以上，在有眼鏡等面(miàn)部遮擋物的情況下，隻要關鍵區域遮擋小于30%也可以識别。”

　　“使用遠景高糊的圖片進(jìn)行跨人識别，對(duì)目前的人臉識别技術來說(shuō)确實很難。”南京理工大學(xué)計算機學(xué)院李千目教授表示，目前有效訓練的素材比較難收集，系統深度學(xué)習對(duì)這(zhè)種(zhǒng)新樣(yàng)本的覆蓋性也不夠。人工智能(néng)在這(zhè)種(zhǒng)場景下隻能(néng)找到(dào)相似的，但很難确認正确的。

　　但李千目認為，就(jiù)目前的人臉識别技術來說(shuō)，其識别速度與準确率已經(jīng)超過(guò)人了。“人臉識别的主要學(xué)習方法是深度學(xué)習，它會(huì)把人的主要特征維度進(jìn)行充分表達，肯定比人的神經(jīng)元和視覺神經(jīng)判斷要強很多。”

　　李千目說(shuō)，對(duì)于節目上人機對(duì)抗的内容，其實可以放到(dào)另外一個情形下來看，“如果是從全國(guó)的人臉庫裡(lǐ)進(jìn)行尋找對(duì)比，而不是台上十幾個家庭，那麼(me)人還(hái)判斷得過(guò)來嗎？”
 

　　跨人識别目前準确率僅為30%—50%

　　複雜又神奇的跨人識人，人工智能(néng)究竟是如何實現的？

　　李夏風介紹，為了實現跨年齡人臉識别，他們讓“禦眼重明”系統先從1000多萬人的2億張人臉圖片中學(xué)習了人臉的600多個特征，再搜集幾萬對(duì)成(chéng)年人與其本人小時(shí)候照片的人臉數據，提取了人臉特征後(hòu)，通過(guò)雙層異構網絡進(jìn)行特征遷移學(xué)習，找到(dào)了成(chéng)年人臉和兒童照的特征空間映射關系，準确率在人臉特征清晰的情況下可達95%以上。其中不僅要用到(dào)圖片清晰化技術，還(hái)有3D人臉旋正以及光照規整等人臉圖片處理技術，“多方面(miàn)的技術整合，才能(néng)夠達到(dào)一定的識别精度”。

　　“此次節目中要求跨人對(duì)比，根據孩子的照片找父母，也是我們第一次嘗試。”李夏風說(shuō)，他們在人臉識别研究過(guò)程中也找到(dào)了小孩與父母的人臉特征空間對(duì)應關系，但準确率因為數據限制需要進(jìn)一步研究識别規律，目前準确率約在30%到(dào)50%之間。

　　“如果市場需求量大，那麼(me)未來我們會(huì)根據市場需要加強這(zhè)方面(miàn)的研究，跨人識别的準确率也會(huì)随之提高。”周曦說(shuō)。
 

　　“人機大戰”是“人機合作”的開(kāi)始

　　此次比拼再一次把林宇輝的“妙筆神探”形象展示得淋漓盡緻，而他也感慨，“經(jīng)過(guò)科研工作者的努力，中國(guó)的人臉識别技術不次于國(guó)外頂級水平”。

　　林宇輝透露，在實際錄制時(shí)比拼其實有三個環節，在前面(miàn)兩(liǎng)個環節他和“禦眼重明”打成(chéng)平手。在他擅長(cháng)的模糊視頻第三個環節，相比“禦眼重明”選的4号，林宇輝覺得自己已經(jīng)找出了包含正确答案的兩(liǎng)組人，隻是最後(hòu)選擇錯誤。他認為，人的判斷是基于經(jīng)驗基礎上的，這(zhè)個比機器人要好(hǎo)得多。

　　“人臉識别系統是基于大數據做出的判斷，它的突出優勢就(jiù)是快，這(zhè)是人達不到(dào)的。”林宇輝坦言，不過(guò)當環境、光線、角度的一系列主客觀因素影響，制約機器的發(fā)揮時(shí)，人的經(jīng)驗、角度、思維優勢便顯現出來。“如果由機器幫助初步篩選，人再來分析，結果可能(néng)就(jiù)是比較準确的。人機合作應該是代表未來的發(fā)展方向(xiàng)。”

　　這(zhè)似乎與周曦不謀而合，他從小就(jiù)喜歡機器人，研究人工智能(néng)就(jiù)是為了為人所用，他設想未來的人工智能(néng)是與人類亦師亦友的關系。

　　“這(zhè)次人機大戰不是說(shuō)誰戰勝誰，恰恰很好(hǎo)地展示了現在的人臉識别技術，也說(shuō)明了它是如何幫助人的。在真正的破案中，完全可以用人工智能(néng)技術先識别，把其中得分高的篩選出來，再由人來判斷。”李千目也認為，如果通過(guò)人臉識别技術的發(fā)展，讓圖像識别技術在工業控制、制造生産、金融預測識别等領域進(jìn)行使用，會(huì)對(duì)我們的生活、生産、工作産生更大的便利便捷，更好(hǎo)地帶動智能(néng)化産業發(fā)展。