继Master创造纪录之后百度大脑在人脸识别领域险胜＂最强大脑＂

本文摘要：时隔Master建构棋士连胜纪录后，“百度大脑”又在6日晚登岸《最弱大脑》节目，并在人脸识别上以3：2险胜“最弱大脑”的代表王峰。自此，人工智能在视觉、听力、深度自学和思维等方面早已展现了“可怕”的实力。 对局和人脸识别究竟有多难？人工智能pk顺利意味著什么？未来人工智能还将“碾压”哪些领域？看点一：人脸识别是不是就靠“一眼定”？对局是不是就椅棋谱？

时隔Master建构棋士连胜纪录后，“百度大脑”又在6日晚登岸《最弱大脑》节目，并在人脸识别上以3：2险胜“最弱大脑”的代表王峰。自此，人工智能在视觉、听力、深度自学和思维等方面早已展现了“可怕”的实力。

对局和人脸识别究竟有多难？人工智能pk顺利意味著什么？未来人工智能还将“碾压”哪些领域？看点一：人脸识别是不是就靠“一眼定”？对局是不是就椅棋谱？人脸识别，或许就是“看一看”，但实际并不非常简单，它挑战的是人类与生俱来的天赋——视觉和听力，运用的是人工智能领域“兵家必争”的技术——深度自学，背后承托是万亿级别的参数和超级简单的算法，未来将应用于在十分普遍的领域。在《最弱大脑》pk中，百度人工智能和人类运动员通过分析照片中经常出现的幼年人脸，来辨识出有现场的成年人，并在30张共近千人脸的小学毕业照中辨别主人公。人的面貌在茁壮过程中不受很多因素的影响，儿童时期的面部特征随时间而转变甚至消失。

人脸识别并非将诸多图谱记忆就能投票决定这么非常简单，这里面涵括了深度自学能力。“如果人类辨识主要靠气质，那么计算机则是通过算法和自学将气质一一分解成。”百度深度自学实验室主任林元庆拒绝接受记者专访时说，人脸识别，只不过就是计算机视觉。

它必须依赖大规模的神经网络，万亿级别的参数，千亿的训练数据，亿级别的特征以及一些推理小说能力，是十分强劲的人工智能系统。这其中，推理小说能力并不是传统计算机擅长于的，必须通过几步走过构建。

第一步，创建起强劲的人脸识别数据系统，比如，每个人有一百张有所不同的照片。然后从海量的数据里面萃取共性。如果一个人嘴边宽了一颗痔，机器学习就较为无以，因为不是共性，只是一个案例里面再次发生的。但人就可以精彩分辨。

此外，还要基于数据和共性萃取设计出有十分好的算法。林元庆说道，人脸识别与智能驾驶、增强现实三大，在人工智能深度自学领域，是正在产卵且不会产生深远影响的项目。经过几年的技术改良，百度已将错误率减少到2．3％，未来未来将会降至1％以下。如果说人脸识别是“算数”出来的，那么对局呢？和此前有所不同，很多人注意到，Master在对局过程中的很多时候并没按照常理ATENU，这与人们解读的人工智能自学人类棋手方式方法并有所不同。

业内专家指出，这里面还包括了深度自学和强化自学两个过程。AlphaGo系统中，有MonteCarlotreesearch（蒙特卡洛树根搜寻），可以把它解读为武侠小说中的“左右互博”。即自己和自己打。

互博时间就越宽，就是把各种有可能的对局方案训练就越宽。在自我对局中茁壮一起的新一代人工智能，未来有可能几乎不必须去收集和诵读人类棋谱。

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