最可怕的事情是，机器都会编程了而你还不会

海豚学研社

本文转载自公众号：AI起跑线

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伴随着苹果“最贵手机”iPhoneX的发布，手机AI成为人工智能领域新的热门话题。尽管在发布会上演示的Face ID屡遭失败，但新的仿生处理器芯片以及神经网络与深度学习技术的移动端尝试，仍使人激动不已。

有人问我，指纹开机和支付已经很普及，很多手机也能识别人脸，大家对iPhoneX的人脸识别技术为什么要那么大惊小怪呢？

其实不然。

苹果这次发布的Face ID导入了AI单元，已经有了人工智能的影子。今天就来讲讲识别技术里面的AI。

大家都用过百度、谷歌之类的搜索引擎吧？用户在网站搜索栏里面输入关键词，系统就会帮你找到与这个关键词相“匹配”（matching）的信息。最近，搜索引擎也增加了一些联想或者关键词纠错功能，但总得来说，还是利用了模式匹配技术，称不上智能。

模式匹配（pattern-matching）技术，简单说来就是，给到一个特定信息，然后从另外一堆信息中，找出和这个特定信息一致的所有信息。这个给到的特定信息，用术语讲，就是“模式”（pattern）。

在智能手机中比较普及的指纹开机功能，用的就是一种典型的模式识别技术。此外，很多手机和数码相机在拍摄人像时，也具备人脸识别和自动对焦功能。

最早的自动对焦功能，只能对镜头框的中央部位进行对焦。而随着自拍等需求的增加，在很多场合拍摄人像的时候，需要精准地对焦到人的脸上，这样才能拍摄出最好的脸部效果。如果人站在镜头框的边上，那么就很容易对焦到背景上去。

这时候，具备人脸识别对焦功能的照相机，就能在镜头框中识别出哪个部分是人脸，并把焦距对准到人脸上。

机器是如何识别人脸的呢？

通常，首先是在镜头框中识别是不是有眼睛/鼻子组合的“模式”，发现和眼睛/鼻子组合的“模式”匹配了，再去找出脸部轮廓，从而 52 29039 52 15232 0 0 1728 0 0:00:16 0:00:08 0:00:08 3205 52 29039 52 15232 0 0 1501 0 0:00:19 0:00:10 0:00:09 3125 52 29039 52 15232 0 0 1382 0 0:00:21 0:00:11 0:00:10 3212来识别这部分的图像是否是人脸。

为此，需要给机器输入大量的脸部图像的“模式”，并编写程序让机器来对照判断。这个程序也叫算法（algorithm）。

这个技术进一步深化的话，就不单单能识别是不是“脸部”，还能进一步识别镜头里的这张脸是谁的脸。这样，就能跟钥匙和指纹一样，实现解锁的功能。

具体地，需要手机使用人事先拍摄脸部照片输入给机器，机器从眼鼻的形状及平衡关系中找到使用人特有的“特征”，并存储为“模式”。之后，有人要开机的时候，会拿开机人的脸部图像和这个“模式”去匹配，看开机人是否是手机使用者本人。

但是，到这个阶段，还没有使用人工智能。

因为机器需要按照算法工程师所做的定义和编写的程序来确定使用人的脸部特征，并判断开机人是否符合这个特征。也就是说，判断用的规则——即程序，是由人类来编制的。

如果使用Google Labs的神经元网络技术和DeepMind的深度学习技术的话，这个判断用的程序，就会由机器自己来学习和生成。也就是说，不再需要程序猿们“智慧的头脑和灵巧的双手”来手工编程，机器自己就会学习，编程，并变得越来越聪明！

Wow，了不了得？！帅不帅气？！

所以，不要小看了Face ID，尽管你吐槽它还会出错，尽管你嘲笑它识别不了卸了妆的美女，但它在做一件极其可怕的事情：编程。

而你，还不会。

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