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林元庆:百度大脑“认脸”战胜人类,有什么用?
关键字: 人工智能百度机器人最强大脑人脸识别人机大战金融机器之心:角度、表情、光线、阴影化妆、和配饰等会在多大程度上影响人脸识别准确率?
林元庆:我们主要是针对人脸角度在 45 度之内的应用场景,因此我们的训练模型基本上在 45 度之内识别的还是比较准确的。在这个范围之内,角度影响不会特别大。但是在大于 45 度之后精度就会开始下降。如果是 90 度,特别是当我们没办法检测到五官的时候,精度就会下降比较严重,比如说一边眼睛看不到的情况下下降会比较严重。
化妆肯定会有影响,但如果只是很局部的化妆其实还好。像美瞳只是造成一个局部被改变,人脸整体基本上变化不是那么大。这些其实我们的算法都能够比较好的处理。整形整容就很难,属于比较大的改变,识别难度就比较大。
机器之心:小度机器人是通过安装的摄像头直接观察还是接入图像信号?
林元庆:在录制的现场,节目组会在选手前面的显示屏上给出一路信号,同样的信号也给到小度这边。我们的系统得到的信号和选手肉眼可以看到的信号是一样的。
机器之心:小度机器人分析处理是在本地完成还是在云端?此次使用的计算资源情况如何?
林元庆:训练都是在云端。云端我们有非常多、非常大的一个计算集群来专门做刚才提到的 200 万人的 2 亿张照片的训练。但真正训练完之后,计算是在本地完成的,我们在本地只用了一个 GPU。
实际上,我们希望我们的人脸识别技术能够广泛应用到各个领域,甚至是让很多人在手机上就可以用到这一功能。因此,我们希望在训练的时候用非常多的计算机,但是真正应用时的计算量不要太大。
机器之心:节目中,人类选手在介绍判断方法时也提到选取一些人脸特征,是否意味着这方面机器和人类的识别原理类似,就像 CNN (卷积神经网络)从某种程度上来说是借鉴了人类的视觉原理一样?
林元庆:从广义上来说肯定都是通过特征来识别,但是区别在于提取的是什么特征。深度学习系统其实是从海量的数据里学一些共同特征,对共性的特征也更加敏感。但是人其实不仅仅会用共性的特征,还会用一些很特别的特征。举个例子,假如说一个人的鼻子上有一颗痣,目前我们的这个系统是不会学出来的,因为它在我们数据库里的两百万人身上不常见,它就会把这个特征忽略掉,但人去识别的时候,他会把这颗痣变成一个非常重要的特征去跟踪。
CNN 架构毫无疑问在相当程度上都是模仿人的视觉系统。和人的视觉系统类似,CNN 有很多层,然后一层层进行非线性映射,从非常低级别的特征一层层映射上去,最后生成一个非常高级别的有分辨能力的特征。
机器之心:作为机器学习和计算机视觉领域的专家,你认为一家公司在人脸识别技术方面足够领先的标准是什么?
林元庆:关键在于看技术能力的强大与否,具体还要看三个层次。第一个是算法层次,大家通常会选择在一些通用和公开的测试集上进行测试,看这套算法究竟有多强。但这种方法也是有局限性的,公开测试集的样本量可能比较小,所以你在这种测试集上的表现做得很好,并不代表你在实际问题上也能做得很好。因此,在百度内部,我们会搭建的一些规模很大的测试集。我们通常的做法是,在我们算法研发的过程中,我们会在这些大测试集上去测。如果要和别人比的话,我们会在公开的测试集上进行测试。
下一个层面是技术层面。其实技术不单单是算法,它需要的是算法加数据。前面我们提到的公开测试集,它等于假设说我们不需要去管数据了。而实际上非常重要的是算法要跟数据一起发展。人脸的数据就是这样的例子。我们有两百万人的人脸,有的算法可能没办法在这上面应用,因为你需要非常长的时间去训练。并且有些算法可能不能完全利用大数据里面的一些特点。所以,算法和技术一定要一起发展的。
最后一个层面是应用层面。非常重要的是研发出一些技术,并在实际问题的解决上拥有较高的精度。这既是技术是否满足实际应用的重要指标,更是检验人工智能技术最重要的一个指标。不同公司的技术有多好在于他们能解决多少实际的问题。特别是对于人工智能而言,被应用的广度和深度就是衡量一项人工智能技术是否强大的一个重要指标。
所以总的来说就是算法、技术和应用三个层面。我们希望能够研发出非常好的技术和算法来满足更多实际场景应用的需要。人工智能领域里的很多技术是需要不断增长的数据去训练,从而不断提高模型精准度的。大应用是非常重要的一环。所以,即便你的公司搭建了一套非常好的基础技术,但如果你背后没有大的应用给你形成闭环的话,这个技术也很难往前发展。拿图像识别来说,它需要算法加数据,然后再将这项技术应用。有了应用,用户会给你提交更多数据,这又会帮你训练出更好的模型。然后你就有了更好的技术。这是一个正循环,直到把技术发展到极致。因此大应用是非常重要的。对人工智能来说,研发一项技术要短期做到极致是不太可能的,一定是要有很好的应用场景能够迭代起来,最后才能把技术做到极致。
机器之心:接下来,百度会将人脸识别这项技术重点应用于哪些领域?
林元庆:我们这次决定去参加人机 PK,最重要的出发点就是希望看看百度通过这几年的研发积累,我们的人工智能水平跟最顶尖的人类相比处于哪一个水平上。节目组跟我们定的“图片识别”和“声音识别”两个方向,我们也非常喜欢。其实之前有很多次人机 PK 的比赛,最早的“深蓝”,后来的 Watson 在《危险边缘》节目上的比赛,还有最近的 AlphaGo,这些更多是在比这一步棋我该怎么走、下一步该怎么走,或是去寻找答案,和这次 PK 有较大区别。这次应该是人类历史上第一次在图像和声音的识别能力上跟人进行高水平 PK。
- 原标题:百度大脑如何在人脸识别上战胜人类 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑:钟晓雯
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