有些人總喜歡夸口說(shuō)：“我從來(lái)不會(huì )忘記別人的長(cháng)相。”在人工智能研究突飛猛進(jìn)的今天，還要這么夸口就有點(diǎn)奇怪了。事實(shí)上，現在有些電腦能記住2.6億張臉。上周，谷歌公司的三位研究人員發(fā)表了一篇有關(guān)全新人工智能系統的研究論文。這一系統名為FaceNet，谷歌號稱(chēng)它是迄今為止最精確的人臉識別技術(shù)。
姿勢和光線(xiàn)一直都是人臉識別的大難題。該圖顯示了兩張臉在不同組合中所體現出來(lái)的“差距”（差距為0.0意味著(zhù)兩張臉完全一樣）。
面對一個(gè)名為“人面數據庫”（Labeled Faces in the Wild）的常用人臉識別數據庫時(shí)，FaceNet識別的準確率近乎百分之百。這個(gè)數據庫容納了網(wǎng)上搜集的一萬(wàn)三千多張人臉照片。而在面對一個(gè)含有2.6億張人臉照片的龐大數據庫時(shí)，這個(gè)系統的準確率也超過(guò)86%。
研究人員聲稱(chēng)，面對“人面數據庫”時(shí)，他們主要測試該系統的“確認能力”。就本質(zhì)而言，他們衡量的是這套算法在判斷兩張照片是否同屬一人時(shí)到底有多準確。
去年12月，一個(gè)中國研究團隊也聲稱(chēng)，對這套數據庫的識別準確率超過(guò)99%。去年，Facebook公司的研究人員發(fā)表論文稱(chēng)，他們也能做到超過(guò)97%的準確率。根據這篇論文援引的一些研究人員的說(shuō)法，人類(lèi)對該數據庫的識別準確率僅有97.5%。
不過(guò)，谷歌研究人員采用的方法絕不只是確認兩張臉是否一樣這么簡(jiǎn)單。這套系統還能將人名和臉匹配——經(jīng)典的人臉識別技術(shù)，甚至能把看起來(lái)最像或最不像的臉歸集在一起。
目前這還僅僅是研究而已，但它預示著(zhù)，在不遠的將來(lái)，我們經(jīng)常在網(wǎng)上視頻或大片里看到的那種能懲治犯罪、加強監控的電腦將更加觸手可及。比起在交友應用Tinder上劃來(lái)劃去，它可能會(huì )使網(wǎng)上交友更加簡(jiǎn)單（也更停留于表面）。
很喜歡1998年左右時(shí)的布拉德·皮特這個(gè)數據庫里有500張看起來(lái)很像他的臉。
一開(kāi)始，我們會(huì )看到谷歌的FaceNet及Facebook的DeepFace系統在各自的網(wǎng)絡(luò )平臺上運行。它們會(huì )讓用戶(hù)更加方便地（或者說(shuō)更加自動(dòng)化地）給照片貼上標簽，找到要找的人，因為這些算法知道照片中的這個(gè)人是誰(shuí)，即使這些照片并沒(méi)有姓名標記。此外，這類(lèi)系統還能讓網(wǎng)絡(luò )公司更加方便地基于照片人物的身份，來(lái)分析它們的用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò )，評判全球流行趨勢及名人的受歡迎程度。
盡管谷歌和Facebook在人臉識別技術(shù)上最近才取得這類(lèi)進(jìn)步，但與之類(lèi)似的電腦系統早就無(wú)處不在。它們都含有一種名為“深度學(xué)習”的人工智能技術(shù)。事實(shí)證明，這種技術(shù)能夠極其有效地完成識別物體（按照某些標準來(lái)看，機器在這方面已經(jīng)比人類(lèi)要強了）、識別語(yǔ)音及理解書(shū)面文字等機器辨別任務(wù)。
除了谷歌和Facebook外，微軟、百度和雅虎也在“深度學(xué)習”研究上投入重金。這種算法已經(jīng)應用在一些我們常用的功能上了，比如智能手機語(yǔ)音控制、Skype實(shí)時(shí)翻譯、短信預測輸入法及先進(jìn)的圖像搜索等（如果你已經(jīng)將一些圖片上傳至Google+賬戶(hù)里，你就可以試試用它們來(lái)搜索特定目標）。Spotify和Netflix公司正在研究如何利用深度學(xué)習技術(shù)更智能地推薦視頻。貝寶公司則將其用于打擊欺詐。
還有幾家科技創(chuàng )業(yè)公司正將深度學(xué)習技術(shù)用于實(shí)時(shí)分析醫療圖像，并提供諸如文本分析、計算機視覺(jué)及語(yǔ)音識別這類(lèi)云計算服務(wù)項目。近年來(lái)，Twitter、Pinterest,、Dropbox、雅虎和谷歌等公司都收購了一些專(zhuān)攻深度學(xué)習技術(shù)的創(chuàng )業(yè)公司。IBM公司剛剛收購了一家位于丹佛，名為AlchemyAPI的初創(chuàng )企業(yè)，用以提升其Watson超級計算機的智能水平，并支持其全新的Bluemix云平臺（該平臺的理念是：開(kāi)發(fā)者可以方便地將移動(dòng)和網(wǎng)絡(luò )應用與云服務(wù)連接起來(lái)，借以打造一些智能應用，而無(wú)需再鉆研人工智能背后復雜的計算機科學(xué)）。
不止于此。隨著(zhù)消費級機器人、無(wú)人駕駛汽車(chē)及智能家居逐漸成為現實(shí)，深度學(xué)習技術(shù)也將如影隨形，為我們這些新玩具提供耳目和一些頭腦功能。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）也在探索如何借助深度學(xué)習技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)理解龐大的情報信息流。
我猜想，DARPA正在關(guān)注谷歌的FaceNet系統，并為之激動(dòng)。
