阿尔法狗和人脸识别哪个更难?李彦宏的答案引人深思

在《最强大脑》第四季度跨界面部识别任务中,百度人工智能机器人“小”以3: 2的分数代表王峰赢得“最强大脑”。 “小”首战成功,让百度人工智能迅速进入公众视野。

有人称这场比赛是“中国电视史上第一次人机对战”,有人说这是一场不匹配。巧合的是,几乎在同一时间,席卷国际象棋世界的阿尔法狗改名为大师,并返回河流和湖泊。它震惊世界,有60人赢得了顶级围棋选手的最高分。

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这不禁让人怀疑:对于人工智能,哪些人脸识别和国际象棋更难?百度创始人兼首席执行官李艳红认为,面部识别对于机器来说实际上更加困难。

众所周知,国际象棋,国际象棋和其他国际象棋是计算每一步带来的概率变化。计算能力和算法越强,就越能够处理情况的变化。 Alpha狗不断开发和测试,以不断提高其学习能力。为了在国际象棋世界中获胜,算法非常复杂。

面具,太阳镜,头发,胡须,甚至化妆品,P图片等面部,面部遮盖物的影响,增加了面部识别的难度。

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由于许多情况并不常见,因此它们只出现在一种情况下,从数据中学习的特征是常见的特征。因此,对于机器来说,规则越清晰,越容易做到,算法可以学会强化,规则模糊而没有标准答案,对机器的要求越高。

这可能是李艳红认为面部识别比下棋更难的重要原因之一。与此同时,《最强大脑》科学咨询小组的首席顾问兼北京师范大学心理学院院长刘灿曾经说过“在计算难度方面,小学位甚至可能超过硕士学位”。

据了解,百度人脸识别可以实现人脸检测,人脸比较,人脸搜索,并已应用于百度魔术地图,百度网盘,百度地图等产品。百度也使用这项技术来寻找失去的人口。 “一般人在他小时候拍摄孩子的照片,并比较他长大的照片。很难识别,但人工智能可以做到,”李艳红介绍了2017年两会的提议道。

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事实上,早在2011年,国内人脸识别技术才刚刚起步。百度当时设计了一种基于人脸识别技术的追踪系统。当网民们遇到街头儿童上传照片时,他们可以使用人脸识别技术而消失。子项数据库中的数据是匹配的。

虽然这只是流浪儿童与失去家庭之间的桥梁,但也证明了人工智能追踪的社会价值。据公开资料显示,百度的人脸识别准确率为99.7%。它在人脸识别技术, FDDB和LFW两项最权威的国际评估中赢得了世界第一的位置。

无论商业价值还是社会价值,百度在人脸识别技术方面的成就都是显而易见的。可以说,由李艳红领导的百度一直处于国内人工智能领域探索和研究的前沿。