前几日，DeepMind 的围棋程序 Master 在线上连胜60名围棋高手，引起轰动。而今夜，百度的“小度”机器人也击败了人类的“最强大脑”。

　　谈到 Master 与这次参加《最强大脑》的“小度”的区别，林元庆说，棋类游戏，包括此前的“深蓝”和现在的 AlphaGo，从本质上来说，都还是有限空间搜索的问题，atv直播，但是，识别不是，识别包括了一些模糊推理的能力。

　　吴恩达在比赛中也提到：“今天，我们基于强大的数据分析，很容易识别两张近期的照片。但是对于识别整容、化浓妆或者有十几年跨度的照片，我们并没有大量的数据可以分析。所以这是人脸识别技术的世界性挑战，也是今天比赛中最大的难点之一。全世界棋类比赛中顶级的选手很少，但是人脸识别能力每个人都具备。这次人机大战，是顶级的人脸识别选手和擅长棋类游戏的人工智能比拼，很公平。”

　　在被媒体追问这次比赛的“意义”时，林元庆说，他们的初衷是希望能在《最强大脑》上，与人类的脑力高手进行一个对标（Benchmark），以便了解所做研究的水平究竟处于哪一个阶段。

　　他提到了人机大战的一个重要意义——对标。最清晰的一个事实是，不管是 AlphaGo、Master 还是小度，这些人机对战都让人们对机器能干什么有了一个更加清晰的认知，同时也给了人更多的想象空间。

　　《最强大脑》评委之一 Dr.魏说：“机器赢了就机器赢了，这是科技发展的必然结果。这天迟早会到来，只是来的早和晚的事情。人工智能在面孔识别上超过人类应该是2012年，就说人脸识别超过了人类的平均水平，是里程碑事件。那现在，百度大脑超越的人类中出类拔萃的一群人。可以说在这个专业方向上，人工智能的准确率已经达到很高的水准，下一步应该是提高运算的效率和能耗。人工智能的一个个问题，一个一个地解决，将来还得拼接成一个通用机器人出来。但是这个其实很困难，这个是研究的热点。关键是从认知科学上厘清人脑是怎么学习的，人是怎么学习到新的技能的。因为机器也是在学习，就是智力最关键点。智能的核心，实际上是学习能力，如果再加一句的话是适应能力，适应环境的任何改变。这个能力其实人是非常擅长的，要不然我们也不会在这个星球上处于霸主地位，因为我们会学习，会适应。”

　　两场对战的结果也契合了赫拉利在《未来简史》中的预言：人类迎来第二次认知革命，人工智能和算法终将战胜人类。

　　从技术角度来看机器的人脸识别

　　参加比赛的《最强大脑》选手王峰介绍说，他在识别人脸的过程中，会先观察照片上的人脸特征，然后记住这些特征，再进行匹配。林元庆说，机器识别人脸的过程也是如此，四五年之前，可研发人员会凭借人类的经验为机器设计一些特征，从数据里面提取这些特征训练，最后得出规律，训练一个模型。但是最近我们用的深度学习的方法，机器可以自己去学习什么样的特征是有用的，从海量的数据里面学到共性。 这是深度学习强大的地方。

　　林元庆对新智元介绍说：“我们现在用的还是深度学习的方法，这里面设计的深度学习的算法，做了深度学习的框架，我们会把人脸分成七个部位，在这七个部位上学习哪些特征是非常重要的，不是人来挑选的，是人自动学习的，我们会收集这些数据，收集完之后告诉机器这个人小时候长这样，这个人大了长这样，让机器自己去学，哪一些特征是非常重要的特征。”

　　通常情况下人脸识别主要步骤：

以比赛为例，现场小度识别蜜蜂少女成员的原理流程图

　　具体分解如下：

　　Step 1 人脸检测