“看脸”时代

◇ 文 |本刊记者 韩 希 图 |游 宇

很多人说，这是一个“看脸”的时代，这话用来比喻人脸识别技术这项时下最“潮”的人工智能应用倒是很贴切。从最早的刷脸上班，到刷脸解锁手机、购物、取钱，最近还有报道称今后婚姻登记也要靠刷脸了。“看脸”这个技术活，重庆的企业已经做到了全国领先。无论是双胞胎、整容脸，还是难以辨认的真人与证件照，或是幼年到成年的“变脸”，研究人员已经教会计算机把人脸拆解成“数据”去看去读，速度和精准度都令人惊叹。如果你对这项“黑科技”了解得越多，对人工智能也会理解得更清晰。

Many people said it is a face-judging world, which seems to be the most suitable word to describe facial recognition, an AI application, which is applied to all fields of our life. When we punch in to work, unlock the phone, go shopping or draw money, all machines are installed with facial recognition system. It is reported recently that face recognition is applied to marriage registration. Some enterprises in Chongqing lead China in this technology. Their engineers have taught computers reading data of tons of human faces so that the computers can identify a person from a digital image quickly and accurately, distinguish twins, and recognize one’s identification photo, one after cosmetic surgery, and even a child when he grew up. The more you know about this technology, the clearer picture you will have of AI.

你想过使用“人工智能”技术像用自来水一样方便简单吗？如果还不敢想，不妨先从感知触手可及的“黑科技”——人脸识别开始。从火车站、机场，再到银行、商场，从安全保障到商业促销，凡是需要“认脸”、可以“露脸”的地方，人脸识别技术已经应用得铺天盖地了。

事实上，这项技术直到2010年前后计算机深度学习理论再度兴起，才走出实验室。在国内这个时间还不足5年，而重庆已经有企业在这一领域做到了国内前三，成为中国银行业人脸识别第一大供应商，参与人工智能产品国家标准的制定。

四处看：人脸识别“人海捞针” Accurate Recognition from the Mass

2017年12月末的一天，南滨路上一家新开的购物公园内一楼扶梯处，工作人员正在更换新的促销海报，原因是前一张海报的关注度太低了。如何得出这一判断呢？原来新上线不久的云从科技人脸识别系统告诉他们，近一周时间，该广告位的人群聚集量低于了正常水平。

网购因为有了大数据采集，轻松实现了精准营销，强烈冲击着实体商超，而人脸识别系统将为商场采集大量有用信息。买买买时，你的每一次停留、注视，每一次触碰商品，都将成为这一系统的“生产资料”。比如，商场内广告牌有多少人关注、关注了多久、关注者是否购买产品、年龄性别分布等等，还可以分析VIP客户在各类品牌店的逗留时间、购物历程，从而判断客户需求。

请注意，不要将这一人脸识别技术与老套的人脸识别考勤系统联系在一起，前者最大的特点是“动态”和“智能”，即使你没有正脸对准摄像头，或是化了浓妆、戴了墨镜，系统也在短短几秒之内能将你的面孔从人海中打捞出来。

这么说吧，今后上班打卡，你只需要从公司指定区域通过，稍一抬头就能实现考勤打卡了。如果你是某航空公司的VIP旅客，在偌大的机场航站楼有些迷失的时候，你的航班工作人员就能用这套系统把你找到，引领你顺利赶到登机口。

当然，要实现身份证照片和真人比对什么的，更是不在话下。

疯狂看：“机智过人”靠“吃数据” Great Use of Data

人脸识别何以会强大如斯？

我们常说“眼见为实”，人类一直很信任自己的双眼，可有时却败给“脸盲症”。症结在于，“看脸”这件事，人类进行的是“小样本”学习。而动态人脸识别系统其实是一种“算法”（和操作系统、软件并列的一种计算机程序）。这套算法即是由高速、大规模的处理器构建的“深度神经网络”，模拟人类大脑，运用深度学习理论，“审视”几亿张人脸照片，将人脸的特征拆分成N个数据，装进它的“大脑”里，从而总结出来的“经验”。

这个经验有两部分，一是区分人脸和其他的事物（如猫脸、狗脸或植物），将摄像头第一次见到的人脸从其他事物中抓取出来，二是找出“熟人”，即比对出已经录入过脸部资料的人。

云从科技研究总监周翔打了个比方，算法就像是一个小学生，研究人员给他一大摞教材，这个教材就是海量人脸图像数据，小学生在机房里没日没夜地“疯狂”自学，提升认脸、辨脸能力。

当然，光埋头苦学还不行，这个小学生还得接受“攻击”考验，学会举一反三。研究人员会用破损的照片、面具、头套，甚至拥挤场合蜂拥而至的人流，小时候和成年后的对比照片等，不断挑战他的辨识能力，使他变得更强。

除了提高辨识的准确度、降低差错率，周翔所在的团队还为识别系统加入了红外活体检测技术，让这个“学生”懂得感知人脸温度，不让他在安防、金融、商业等运用中误把照片、视频、模型等当成真人。

在公安部组织的人脸识别精准度考试中，重庆的考卷获得了第一名。

向前看：当计算机认识了世界 When Computer Recognizes the World

借助深度学习理论和庞大的数据支撑，云从科技的人脸识别系统精度已经和指纹识别不相上下了，甚至在部分实际应用上超过了后者。而这只是计算机学会认识世界后“小试牛刀”，通过深度学习，计算机可以比人类更全面、动态地认知万事万物。

在这里，我们有必要再注解一下深度学习理论。

大约八年前，斯坦福大学一名华裔教授接触到一种假设，认为人脑中的单元并没有明确分工，处理听觉的部位同时控制着视觉，大脑可以处理不同类型的任务，由此引发了深度学习技术的兴起。科学家们希望建立一个模拟大脑处理信息（数据）的机器，用传感器去模仿神经元感知、采集数据，并对它们进行分层、聚类，建立模型逐步学习，这就是前文提及的“深度神经网络”。

这种思路让“机器学习”第一次拥有了“自我学习”的能力，完全由电脑自己去理解事物。

读到这里，你应该想得更大一点了。

2017年3月，国家发改委确定了四家科技公司承担国家“人工智能”重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”建设任务。有了这个平台，未来，“人工智能”就能像自来水一样，轻松接入寻常百姓家。这四家公司里，除了位列中国互联网公司三巨头的百度和腾讯，还有一家便是重庆的云从科技。

云从科技的创始人是周曦博士，他在2013年左右将深度学习理论应用到人脸识别技术研究中，逐渐取代了国内原有的传统机器学习法，不断提升了人脸识别技术的精准度。

从人脸识别开始，未来，他们将训练计算机更强的人工智能，匹敌甚至超越 人脑，通过5G网络这一神经传导系统，与物联网包含的终端形成的“肢体”相连接，让科技创造出真正的“智慧”生活。