商湯研究院院長王曉剛?cè)涨氨硎?2014年,人工智能人臉識別技術的準確率首次超過人眼準確率,但目前,誤差率已經(jīng)可以達到億分之一。機器做人臉識別如果相當于一個4位密碼,現(xiàn)在則相當于一個8位的密碼,人臉識別四年內(nèi)準確度已經(jīng)提升了4個數(shù)量級。

商湯研究院院長王曉剛?cè)涨霸凇堵槭±砉た萍荚u論》新興科技峰會上發(fā)表了題為“AI賦能下的當下與未來”的演講,闡述了人工智能如何通過云和端改變生活和未來。

王曉剛回顧在過去的十年里,人工智能飛速發(fā)展最杰出的代表就是深度學習。其中有三個推動深度學習發(fā)展的因素:一是大數(shù)據(jù),二是云和端的計算能力包括了GPU和AI芯片,三是深度學習算法不斷創(chuàng)新。

王曉剛稱,他舉例子,2014年的時候,在1:1情況下,機器做人臉識別可以達到萬分之一的誤差率;而現(xiàn)在,誤差率可以達到億分之一。2014年,人工智能人臉識別技術的準確率首次超過人眼準確率,但目前,誤差率已經(jīng)可以達到億分之一。換句話說,機器做人臉識別如果相當于一個4位密碼,現(xiàn)在則相當于一個8位的密碼,人臉識別性能已經(jīng)提升了4個數(shù)量級。

隨著算法的提升,應用邊界不斷擴大,從最開始1:1身份的比對,到后來動態(tài)布控,如抓捕在逃嫌疑人。一直到現(xiàn)在,可以在整個城市范圍內(nèi),從上千億的圖像中去搜索人臉,恢復人的活動軌跡。能夠達到這樣高的準確率實際上得益于神經(jīng)網(wǎng)絡的強大,通過訓練超過1200層的神經(jīng)網(wǎng)絡,從而超過人眼識別的能力。

神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)從2012年的5層發(fā)展到現(xiàn)在的1200層這樣一個過程,其網(wǎng)絡的復雜度、深度也在不斷的提升。但是為何在前端應用的時候,只用一個很小的稀疏的網(wǎng)絡,還需要訓練1200層這么大的網(wǎng)絡?

王曉剛說,原因是為了得到一個很小,但是識別率很高的網(wǎng)絡,你首先需要得到一個非常深、非常強的網(wǎng)絡進行學習。他比喻,這個小的但是識別率高的網(wǎng)絡,就好比是一個小學生,數(shù)據(jù)就好比是書籍,直接讓一個小學生,從大量的書籍當中提取知識,這是一件非常困難的事,首先要找到一個老師,老師有非常強的學習能力,這就是1200層網(wǎng)絡。它首先能夠從海量的數(shù)據(jù)里面,把知識提取出來,然后通過知識傳播的方式去教更小的網(wǎng)絡,讓其達到很好的識別性能。

算法的提升可以帶來非常多的應用,能讓城市變得更加安全。比如,有的犯罪嫌疑人都是十幾年以前隱姓埋名,改了身份證,最終還是被動態(tài)人臉布控系統(tǒng)所捕捉;此外公安局利用人臉識別系統(tǒng)結(jié)合城市里幾萬個攝像頭,能夠成功找到走丟的老人或孩童。

而目前商湯從這幾年累積的成果,2014年,能夠用20萬人臉來對機器進行訓練做到了98.5%的準確率,而人是97.5%;2015年用30萬人臉進行訓練,達到了99.55%的準確率;2016年,用6000萬人臉訓練可以達到了百萬分之一的誤識率;2017年,用20億人臉訓練可以達到一億分之一的誤識率,而這樣的誤識率才已可以真正地應用到各行各業(yè),包括監(jiān)控、金融、安防、手機等行業(yè)。

在硬件方面,他也提及商湯與高通的戰(zhàn)略合作,他認為如果人工智能想要普及,那么AI就要走到前端設備。而這些前端設備都離不開芯片。目前商湯的人臉解鎖技術已經(jīng)被超過上億的手機用戶使用,都要靠高通的芯片支持。

原文標題:【傳感器】人臉辨識準確率四年內(nèi)躍升4個數(shù)量級

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