我们都知道，机器擅长数据处理和计算，而人类在直觉上会更有优势。节目中的人脸识别任务，涉及面部特征识别、记忆、匹配等。如果把这些任务进行拆分，单个环节来说，人肯定不是计算机的对手。但是综合起来，在跨年龄的人脸识别中，童年的“脸”和成年后的“脸”可能会存在较大差异，所以识别难度不小。要想正确地完成识别，会涉及到“模糊推理”，在这一点上，人类目前较机器还是有优势的。

　　这场比赛，百度首席科学家吴恩达全程督战，他在节目开场时介绍说：“人类大脑从上百万年前开始就拥有了人脸识别的能力，而机器没有直觉，也并没有久远的进化历史，只能靠分析数据来学习。”

　　百度IDL主任林元庆说，此番派出“小度”参赛，其实整个团队也没有绝对胜算，比赛中他非常紧张。

　　根据参赛团队的介绍，现场比赛中有三大难点：

　　1.识别对象和场景复杂，难度大

　　识别对象蜜蜂少女队人员众多且每个人在赛场上化妆表演， 不排除有微整形、戴美瞳等因素干扰。此外，挑选的童年照都在0—4岁范围内，与现在成年少女队的年龄跨度比较大，并且，第二回合样本容量大，30 张集体照大约需要在1000-2000个人脸中找到对应的人，年龄跨度也覆盖在80、90后等年龄层中。同时，比赛现场有实时照片传输、现场摄影机捕捉人脸图像晃动、灯光干扰等因素都会影响人工智能的识别准确率。

　　2.人脸识别技术本身难点

　　计算机只认识0和1，所以它必须通过无数次的学习来找到人类直觉的规律并将它转变成0和1存储在脑子里，从而模拟人类通过直觉思考的过程。

　　人脸识别技术研究的困难，不同于普通的图像识别。就人的脸部特征而言，每个人的脸部结构都是相似的，这对于利用人脸区分人类个体不利，还有一些特殊情况，比如双胞胎甚至多胞胎。其次就是表情、光照条件、整容等外因影响。不同的表情、角度观察，光照条件的影响，人脸遮盖物，如口罩、墨镜、头发、胡须，甚至是整容、P图等行为，都增加了人脸识别的难度。

　　3.双胞胎识别技术

　　人脸识别是在脸部骨骼上取尽可能多的点，通过计算机把这些点分别与自己已经存储的脸比较，有差别就判断出来了。为什么双胞胎会不容易识别？就是骨骼太相似，导致差别特别细微，所以取的面部骨骼点不够多的话是识别不出来的。

　　应用：人脸识别1对1到1对N

　　林元庆对新智元表示，百度的人脸识别技术与其他公司的最大不同在于，现在百度已经研发出1对N的系统。具体来说，之前市场上的系统是1比1的，比如说银行的应用里面，你要提交身份证和人脸的信息，系统会拿身份证照片比对一下是不是同一个人，一张比一张，一比一的比对，市场上基本是这个系统。而公安抓逃犯的系统是1比N的，不过精度不会做的特别高，只是用机器筛一遍，还是需要人去看的。1比N很难做到非常高的精度。

　　林元庆说：“我们这个系统第一次能够做到很高的精度，目前在百度在自己内部的大楼闸机中已经开始应用。目前的系统里大概是一万人，机器能很精确的识别一万里面的每一个人。我们现在是万人级别，同时还能做到非常高的精度，这个绝对是国内首创，也是我们下面会重点来推的方向。”

　　乌镇景区目前已经采纳了这一系统。接下来在安防、罪犯识别、打拐等方面都会有应用。

　　人工智能的发展现在面临的一大难题就是落地的问题，如何找到合适的场景将技术转化，全行业目前都在探索。百度喊出了“科技为生活”的口号，也切实在探索 AI 落地的场景，但是，这一难题不是轻易就能解决的。技术如果一直悬在高空难以落地，对于一个公司来说，所要承受的压力也会非常大。在《最强大脑》上炫完技术后，百度的人工智能会在2017年迎来怎样的发展？还有待观察。

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