誰(shuí)是世界上最強(qiáng)的大腦?在最新一期的《最強(qiáng)大腦4》中，百度研發(fā)的“小度機(jī)器人”成為公認(rèn)“腦王”，不僅在人臉識(shí)別賽題中，僅根據(jù)童年照片比對(duì)就發(fā)現(xiàn)了蜜蜂少女隊(duì)中隱藏的同卵雙胞胎隊(duì)員，依靠萬(wàn)分之一的區(qū)別概率選出了正確答案，令觀眾和網(wǎng)友嘆服。

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　　在“小度”參與“人機(jī)大戰(zhàn)”前，機(jī)器與人類的PK多在下棋、答題等領(lǐng)域，從1997年IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫起，似乎就意味著人類智力在棋類游戲中不敵人工智能。隨著人工智能的不斷進(jìn)化，機(jī)器還會(huì)從程序運(yùn)算走向抽象思維認(rèn)知全新階段，在更多的領(lǐng)域超越人類。“小度”此次戰(zhàn)勝人類對(duì)手正是機(jī)器探索抽象思維認(rèn)知的階段性成果。

　　代表棋類人工智能最高水平的AlphaGo緣何能輕松戰(zhàn)勝人類。曾有人道破天機(jī)：“AlphaGo一天對(duì)弈的棋局，比人類專業(yè)棋手一輩子下過(guò)的都要多得多!”從計(jì)算原理上來(lái)看，AlphaGo棋力精進(jìn)主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支——深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能基于當(dāng)前局勢(shì)，預(yù)測(cè)對(duì)手下一步落子，并計(jì)算棋局的不同走向。更重要的是，AlphaGo在挑戰(zhàn)李世石之前，已經(jīng)在與人類棋手的對(duì)弈中學(xué)習(xí)了近萬(wàn)盤棋局，而與自己“左右互搏”的棋局更是超過(guò)3000萬(wàn)盤!如此龐大的對(duì)弈盤數(shù)，使得AlphaGo在對(duì)戰(zhàn)中妙手頻出讓對(duì)方陷入被動(dòng)。

　　人臉識(shí)別與下棋大有不同。簡(jiǎn)單說(shuō)，人臉識(shí)別包含兩種技術(shù)：一種是1：1 的人臉比對(duì)，比如像銀行的應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)比對(duì)希望知道這張人臉是不是身份證上面的那個(gè)人;還有一種更通用的 1:N 人臉識(shí)別，N 可以是幾千、幾萬(wàn)或者幾十萬(wàn)進(jìn)行比對(duì)，這叫 1：N 的比對(duì)或者是 1：N 的人臉識(shí)別。“小度”在《最強(qiáng)大腦4》中與名人堂輪值主席王峰PK時(shí)展現(xiàn)出的人工智能技術(shù)，則屬于第二種，而且是其中最復(fù)雜的跨年齡識(shí)別。

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　　眾所周知，人類童年時(shí)的照片與成年后的臉部相比有明顯區(qū)別。雖然人腦傳承了祖先上百萬(wàn)年積累的臉部識(shí)別天賦，但跨年齡識(shí)別仍是很難完成的挑戰(zhàn)。百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室(IDL)科學(xué)家們選擇了用度量學(xué)習(xí)的方法破解這一難題，即通過(guò)學(xué)習(xí)非線性投影函數(shù)將圖像空間投影到特征空間中，在大量樣本中，縮小同一個(gè)人跨年齡的兩張人臉的距離?？紤]到跨年齡人臉的稀缺性，IDL還采用了一個(gè)用大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型底座，并用跨年齡數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行更新，從而大幅提升跨年齡識(shí)別的識(shí)別率。通俗一點(diǎn)說(shuō)，“小度”采用的技術(shù)手段是在臉部骨骼上取盡可能多的采樣點(diǎn)，把其與需要篩選的大量人臉逐個(gè)比較。當(dāng)然，雙胞胎由于骨骼相似差別細(xì)微，所以識(shí)別的難度也要比普通人更大。

　　技術(shù)原理看似輕描淡寫，實(shí)際情況是，盡管百度大腦經(jīng)過(guò)了兩億多習(xí)題的人臉識(shí)別訓(xùn)練，在該領(lǐng)域的能力目前世界領(lǐng)先，但跨年齡識(shí)別等技術(shù)對(duì)計(jì)算能力要求極高，“為了這次比賽，我們也收集了一些跨年齡的數(shù)據(jù)，根據(jù)跨年齡這個(gè)場(chǎng)景再進(jìn)一步優(yōu)化模型，跨年齡數(shù)據(jù)大概在幾千張這個(gè)級(jí)別，并不算特別的多。” 百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室(IDL)主任林元慶表示“小度”獲勝并非易事，而且在現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別人臉時(shí)，光照、人臉姿態(tài)、遮擋程度等因素會(huì)對(duì)人臉檢測(cè)帶來(lái)干擾，光照、表情、遮擋、年齡、模糊也會(huì)影響到人臉識(shí)別的精度，特別是面對(duì)年齡跨度較大的情況，由于缺乏兩個(gè)年齡中間的足夠數(shù)據(jù)，所以“小度”更難學(xué)習(xí)和掌握人臉的變化。

　　《最強(qiáng)大腦》科學(xué)顧問(wèn)團(tuán)首席顧問(wèn)、北京師范大學(xué)心理學(xué)院院長(zhǎng)劉嘉教授在觀看結(jié)果后，不無(wú)感慨：“我們《最強(qiáng)大腦》的選手真正是在和世界上最頂級(jí)的、甚至在某些程度上超過(guò)AlphaGo的人工智能進(jìn)行對(duì)決。”

　　從AlphaGo到“小度”，人工智能正在從程序化運(yùn)算走向抽象思維的認(rèn)知的全新階段。“我們參與這次活動(dòng)很重要的一個(gè)目的是希望能讓大眾能深切感覺(jué)到人工智能能做什么。” 林元慶表示，機(jī)器在一些能力上超過(guò)人是很正常的，但人工智想要整體全面地超越人類還有非常長(zhǎng)的路要走，“小度”和百度人工智能的工作就是幫助人類完成更多創(chuàng)造性思維的任務(wù)。