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支付宝发了一个中国版 AlphaGo,不过还是输给了人类最强大脑

新创

2016-07-01 01:23

东亚有三大邪术:韩国的整容,日本的化妆,和中国的美颜自拍。当这三大邪术凑一起的时候,淘女郎就诞生了。而现在,淘女郎们又可以算作是网红中的主力军。但是,因为整容化妆和自拍的存在,许多人就患上了脸盲症。

所以,辨认网红算不算鉴别人工智能图像识别的一种有效方式?不要觉得这个脑回路很清奇,事实上支付宝背后的蚂蚁金服就是这么想的。为了证明它们新研发的机器之眼蚂可(Mark)要比人类聪明,蚂蚁金服还请来了《最强大脑》人气选手,人称水哥的王昱珩。

这一次,人类赢了人工智能

现场的赛制分为三个回合,先是在 50 名网红中随机挑选 3 个网红,然后在 150 张自拍照中找出这 3 人的自拍,经过爱范儿的观察这 50 名网红中整容的比例应该还不小,现场基本都化了比较重的妆,并且自拍中无一例外都是美颜过的,所以刚开始这一轮难度就很高。

比如网红都是长下面这样的。

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自拍都是非常雷同的。

IMG_7647

最终第一轮蚂可和王昱珩都找到了对应的照片,但是人工智能蚂可要稍快一些。

第二轮则是把 150 张照片换成了 300 张,这一轮也是马克和王昱珩都答对,不过王昱珩要快。

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现场比对中,脸盲的我表示,这网红和自拍看起来也并不是很像。

第三轮的较量是在 80 张童年照中找出随机选出的两位网红,结果是人工智能蚂可没有辨认出,而王昱珩则辨认出了其中一位。这么算的话,在这场辨认网红脸的比赛中,有着人类最强大脑之称的王昱珩战胜了蚂蚁金服旗下的人工智能蚂可。

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(这次比赛也在 B 站上进行了直播,王昱珩人气爆表)

那么,蚂可到底是什么?

“蚂可” 是什么?

“蚂可” 是蚂蚁金服研发的人工智能生物识别机器人。

“蚂可” 是谁研发的?

“蚂可” 由蚂蚁金服生物识别技术小组与 Face++ 合作研发的。研发团队负责人是蚂蚁金服安全智能部总监陈继东。他是蚂蚁金服资深大数据专家,中国人民大学计算机科学博士,从事大数据分析及人工智能研究十多年。

“蚂可” 的用途?

将用于互联网金融的身份验证基础平台,提升安全性和便捷性。逐步可以取代密码和手机短信校验码。“蚂可” 代表整个蚂蚁金服人工智能机器人的五官,它让机器人具有辨识、感知的能力。

除了在支付宝登录、身份验证场景之外,“蚂可” 也会在线下场景中出现,帮助商户更智能地服务客户。比如 VIP 会员识别管理、核销、支付、签到等场景。让用户只用刷脸就能尽享便捷服务。

“蚂可” 的原理?

蚂可人脸识别是基于深度神经网络,让计算机学习人的大脑,并通过海量人脸图像数据的不断训练,识别脸部的关键点,每次识别都会从人脸上提取 600 多个关键点,进行交叉验证和动态识别。

为什么研发 “蚂可”?

研发团队:我们这一代人是看着《变形金刚》,《星球大战》,《终结者》这些科幻电影长大的,从小对机器人就有一种情怀和向往。什么时候我们能有一个机器人朋友?什么时候我们能自己造一个机器人?这就是我们的初心。

如果我们把目前的机器人比作刚出生的婴儿,孩子学会站立、行走、下棋是让父母很开心的事情,但作为有两个孩子的父亲,对我来说,最激动人心的是,他们能认出我,喊我爸爸的时候。所以我们想做点不一样的机器人,做一个会认出我们的机器人。

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(现场工作人员用摄像机为蚂可录入图片信息)

化妆后,“蚂可” 还能认得出么?

理论上可以。因为人工智能会从海量照片图像数据中自动学习出很多人眼不易关注的关键细节。

肉眼觉得很像的两张人脸,“蚂可” 可以分辨出来么?

理论上可以。一个普通人能够准确辨认的人,数量很有限,而且通常辨认熟人很准确,辨认陌生人容易出错,但人工智能可以准确辨认千万级甚至亿级的面孔。

如果我的脸型变化很大,“蚂可” 还能识别出来么?

人的形态确实各异,而且很容易随着时间变化。这是人脸识别技术无法回避的一个难点。目前的技术,可以做到,一个人发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化,老化,都可以被识别出来。但是,如果人的变化过于剧烈,比如整容前后,判若两人,哪怕身边的亲人也识别不出了,那人工智能也无能为力。

“蚂可” 可以识别双胞胎么?

双胞胎识别难度很大,这种情况,肉眼也很难识别了。任何一种技术都不是万能的,这个时候,可能会采取双因子的方式增加准确性,比如加一层指纹或者密码验证。多种生物识别方式组合,也是未来身份认证的一个发展方向,因为不同的生物识别各有优劣,比如人脸的参与门槛低,但指纹具有唯一性和终身性。

如果有人拿我的照片和视频来冒充我,怎么办?

人脸识别从实验室进入商用,尤其是金融领域,一个大的技术难点,就是如何防伪造,比如用照片或者视频来代替真人。目前,蚂蚁金服和 Face++Financial 研究了基于场景的人脸活体检测技术,通过交互式的动作检测,防止照片伪造攻击,通过多种生物特征交叉比对提升视频、面具、专业软件工具等更高级的防攻击能力。

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