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依图CEO:AI进入无权威时代,面部识别推动人类基因进化

发表时间:2018-05-20 15:34:57  来源:  作者:

 你有没有想过这样的问题:在中国的13亿人口中,究竟有多少人会跟你长的一模一样?

 
依图科技联合创始人、CEO朱珑在分享会上演讲。
 
5月19日,在上海举办的人工智能界重量级学术会议“ACM中国图灵大会” 上,依图科技联合创始人、CEO朱珑在会上分享了公司团队做的实验,结果发现:每1亿人当中有一个人跟你长的一样,所以全中国差不多12个人跟你长的是一模一样。
 
这个意味着什么?人眼的辨别能力为什么不是1万,为什么不是10万,为什么不是千万,正好是1亿这个量级?
 
朱珑在演讲中分享了自己的见解:“人是一个非常社会化群居的,人与人交互有非常多的社会形态,人脸对于身份的确认非常重要,所以人类如果不具备辨别能力,你可能在出门回来之后,就认不出你的小孩,认不出你的老婆,就会出现社会的骚乱,所以人脸识别对基因的进化是非常大的影响。”
 
朱珑还进一步解释了出现上述现象,原因是人类进化过程中,视觉识别能力在各大感官中的比重越来越大。人类通过嗅觉识别家庭成员的能力,在哺乳动物中能力比较低下,甚至主要就是看人脸来辨别同类。这就导致了,人类将驱使各个社会成员的脸部区分度需要尽量的大,这样保证家庭成员的稳定性才能得到保障。
 
作为社群动物,人需要和大量同类打交道,一旦脸部识别错误,代价就是失去继承整个基因组的遗传。在生物学领域里,人类需要数量庞大的对应编码人脸形状的基因数量,目前已知的是基因中有一条染色体的一大块用于编码脸部特征。
 
一亿分之一的识别度是一个具有巨大社会学意义的统计数值,背后更多的生物学意义需要更近一步探讨。与之对应的一个未经实验证实的观察是,动物的脸部特征区分度不像人类这么大。比如,猫和狗,光看脸,人类很不难区分出来。
 
也就是说,在出现人脸识别技术前,人类并不知道如何区分人的规模和精度。直到机器学习来到了大规模时代,当它能轻易地识别1亿人、10亿人,甚至更多的时候,这种就给人类提供了一把尺子:按照机器能识别的相似度比例筛选出来的,就可以得出了一个人在有效的时间里面测出一个人类自己看这个世界的这种能力,这是第一次人类有一个非常稳定的机器,有识别能力看到人和机器智能的差别。
 
作为人脸识别领域的佼佼者之一,上海依图网络科技有限公司(下称“依图”)成立于2012年,由加州大学洛杉矶分校(UCLA)统计学博士、麻省理工大学人工智能实验室博士后研究员朱珑,前阿里云技术总监林晨曦共同创立的上海“独角兽”企业。依图当下技术布局最全面的人工智能公司,包括计算机视觉、自然语言理解、语音识别、人工智能芯片。
 
人工智能处于什么时代?
 
在成立依图之前,朱珑在美国待了10年。从履历上看,有两段经历对他影响深远。
 
第一段是2015年前,朱珑在UCLA的博士时期做统计建模和统计学计算。他的导师是艾伦.尤尔,尤尔的博士导师就是著名的理论物理学家霍金;随后,朱珑在MIT的Geoffrey Hinton领导的AI Lab做计算机视觉建模。
 
第二段是在朱珑回国前,也就是在深度学习爆发之前,在UCLA的杨立昆(Yann Lecun)实验室工作学习。Geoffrey Hinton、杨立昆以及Yoshua Bengio三人被外界称为深度学习领域的三大巨头。
 
在国外顶尖的实验室工作学习过,回国创业又赶上人工智能浪潮大爆发。朱珑对人工智能技术在近几年发展和变化感触颇深。
 
“从我的背景来讲,既是学术界又是工业界创业,又是在中国2012年到2018年这五、 六年非常特殊的一个阶段,过去中国没有非常成熟的科技创业的情景和市场机制。对于一个生态的形成,可能最重要的是工业界。但无论是行业巨头,还是Start-up构成的工业界(今天以技术为主的科技界),AlphaGo都不能算是广义上的技术。政府、投资者、媒体,这三者是比较成熟的,或者是比较频繁交流的。在2012年之前,学术界不像今天经常会被政府邀请来交流,也不会被一流的基金邀请交流,美国过去因为市场成熟,这些人经常会在一起交流,甚至都是朋友。中国这几年开始,各种背景的人在一起交流的越来越多,这是新的形态。”朱珑在演讲中说到。
 
在他看来,与过去相比,当下的人工智能发展太快了,特别在中国,技术还处于一个非常难辨别清楚是真是假、是好是坏,或者说如何区分。以深度学习为例,过去做的人或者实验室本身就不多,直到近这几年才开始热起来。
 
“这意味着,全球研究的积累或者说长时间的积累是不够的。因为热就使得各方都来参与到AI的这个讨论或者交流甚至宣传当中,AI就变得特别多,客观上使得很多专家的意见等等就很难区分开来,可能不仅是中国,美国也是这样子。”朱珑说。
 
另一个区别是,人工智能技术到了一个很可能没有权威的时代。“在过去不管是从计算机视觉,还是整个人工智能研究,最好的实验室几乎能够垄断预测全球百分之七八十的进展,但是现在AI无论是在美国,还是在中国,还是在欧洲,大家的发展是比较跳跃性,或者是在一两个实验室非常难预测主流到底在关注什么。这是整个时代的特点。”朱珑在演讲中说。
 
面部识别推动人类基因进化 
 
据朱珑介绍,2015年,机器识别人的水平正式超过人类。2018年机器的水平又比2015年提高了1万倍,这是一个在学界、工业界、文艺界都比较难想象的一件事情。
 
从最开始的1:1的比对,到后来的1:N,在这个过程中,机器从可以告诉你是张三,谁是李四,发展到了不知道你是谁,但能从1亿张照片里辨别出来的程度。
 
目前,中国人口差不多有14亿人,要想从这14亿当中把你找出来,对技术的要求非常高。在这种场景下,摄像头还需要布控了几十万量级的重点人员,人脸识别技术需要评估出现的人是不是重点人员。这个对识别性能的要求又再高了一个量级。
 
那么这些技术进化意味着什么呢?朱珑认为,这是人脸识别突破,打开了现实生活或者现实工业界中的产品突破。让更多的技术在生活中有了落地和应用。
 
至于技术的未来突破,又会有怎样的发展?人工智能、人脸识别除了帮助我们在工业界、生活中实现应用突破外,还有什么样的作用?
 
朱珑认为,它还能够帮助我们理解人类的智慧到底是什么样子,人类智慧的边界在哪里。
 
第一个例子便是人类怎么区分人的规模和精度。在人脸识别技术出现前,人类没法做这个科学实验。直到机器学习来到一个非常大规模时代,人类才很轻易地识别1亿人、10亿人,甚至更多。
 
“机器识别今天相当于提供了一把尺子,我们从学术上来讲就是变成这种,根据这种相似度能够筛选出来,按照他的这个比例筛选出来给人去测,就可以测出一个人在有效的时间里面测出一个人类自己看这个世界的这种能力。这也是人类历史上,第一次有一个非常稳定的机器,有识别能力看到人和机器智能差别到什么程度。”朱珑说。
 
除了做了文章开头的实验外,朱珑的团队还做了一个有趣的实验,供大家思考机器对人类发展究竟做出了什么样的影响。在几千万量级的身份证数据库上,一个客户把他女朋友生活照输入进去,结果输出的前十张照片中,这位客户非常难辨别哪张是他的女朋友。
 
“过去机器认识生人会比人强,这个证明一件事情,一个是熟人你天天生活或者是接触非常频繁的人,但是现在识别熟人脸的话,机器也比你厉害。”朱珑说。
 
 
责任编辑:李跃群
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