猜中了结尾，却没有猜中开头。一个福建的小伙子找到了失散20多年的亲生父母，起因却是几年前第一次吃重庆烤鱼，感觉“整个人都得到了升华”！从烤鱼到发现自己的真实身份，这不是个段子，也不是韩剧，更不是《舌尖上的打拐》，而是来自基因的信号，最后通过技术匹配——跨代的人脸识别，有了happy ending。

　　百度研究院院长林元庆

　　技术改变生活，这是最好的注脚。图像识别，和语音识别、机器翻译类似，是人工智能（AI）的细分领域，也是基础领域。在图像识别领域，帮助福建小伙子寻亲重庆的百度，正体现出技术和应用的领导者地位。在4月中旬的百度技术开放日上，不仅有科学家深入讲解图像识别的最新技术和应用基础，而且还对开发者和技术人员“开放”了这些能力得以“加持”的基础。我们离智能社会的距离，似乎又近了一步。

　　百亿规模的图片库+深度学习算法

　　和人工智能类似，图像识别在学术界也不是新概念，大约50年前，有着“人工智能之父”称号的马文?明斯基，提出让计算机外接相机来识别相机看到的东西。这个见地在今天看来稀松平常，但是在那个年代能提出则相当不易。

　　图像识别最初的发展与OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）有一定交集，就是计算机对文字的阅读。靠谱的图像识别方法是从上个世纪末SIFT图像特征的提出开始。在之后的十几年里，研究者们大多是从特征或模型来进攻这个难题。

　　2012年前后，深度卷积神经网络在图像识别领域开始应用，则是同时去解决模型和特征的问题。从这时开始既可以通过深度学习直接从图像像素开始训练图像识别模型，也可以通过同样的训练得到图像的更有效的特征描述，然后采用传统的机器学习模型来训练识别模型。基本上，深度学习的方法击败了所有传统的方法，使得图像识别的准确率向前迈了很大一步。

　　百度是最早将深度学习的方法应用于图像识别领域的企业，并将这些技术应用在手机百度图像搜索等诸多产品上，但是业界和用户对此的了解并不多。直到今年年初《最强大脑4》上，小度在模糊状态下的图像识别、跨年龄人脸识别、跨代人脸识别上的精彩表现，让很多观众和网友印象深刻，也第一次感受到了百度在此方面的技术强大，甚至可以用于“打拐”。

　　“上《最强大脑》的历程，是节目组找到百度。但是让我震惊的是，他们之前根本不知道百度在做人脸识别，其实我们的技术挺好的。”百度研究院院长林元庆说。此前，百度超级计算机Minwa在一项以 ImageNet 对象分类为基准的人工智能测试中，图像识别的错误率仅为4.58%，超越了人类水平，同时也超越了微软和谷歌。

　　百度研究院内部评估了一下，很希望人工智能能做到极致，和特别强的人类选手来比可以了解技术到底做到哪个水平，“如果输了的话，回去还得继续做研发，如果赢了的话，也得回去做研发，只是希望我们真正把技术到极限，能够更好的服务到人类。”

　　以在《最强大脑4》上完成的“跨代人脸识别”为例，小度凭借这个能力在与有着鬼才之眼的“水哥”较量取胜后，今年3月份，百度与全国最大的寻亲平台“宝贝回家”开展合作，首批2万多条寻亲数据接入百度跨年龄人脸识别系统对比评测，并筛选出部分疑似案例。

　　“人脸识别基本上是有两个技术，一个是检测，还有一个是识别，我可以很自信地说，在这一块现在没有人能做的比我们好。”林元庆说，那为什么百度图像识别能做到如此好呢？ 因为其人工技能技术上的领先，加上其积累的互联网上百亿张图片。

　　人工智能技术的研发，基本上有四个非常重要的要素，第一是机器学习的算法，特别是深度学习，第二是大数据，第三是大计算，以及百度一直强调的大应用。而且百度希望做的这些技术能够形成闭环，并能将百度大脑的能力向外输出，atv直播，真正实现“让人工智能流行起来”。

　　“天智慧”在各行业中推进AI