618.只不过是衍生物而已（第4章） (第2/3页)

以琢磨的，可能同样的一句话，用不同的语气，或者不同的表情说出来，甚至于同样的表情和语气，但是在上下文环境当中不一样的时候，表达出来的想法都不同。

    比如说你问自己的女朋友，你现在开心吗？

    女朋友可以回答，“没事啊，我很开心。”

    那么这种情况下就会产生非常多的不同的解释效果。

    想要做到这一点，真的是太难了。

    ……

    “我们说回人工智能哈。”主持人张泉笑着说到，“我之前经历过一件非常有意思的事情，就是关于一次发布会上面，有一个公司做的一个机器识别人脸功能的一个软件。

    然后在现场当中展现了许多张小朋友的照片，就是各种都有，可能有差异化的，也有非常相似的。

    但是在这里面有一张照片是徐静蕾小时候的照片。

    就需要让机器在现场挑选出来，到底哪一张是徐静蕾的照片，当时令我很惊讶，因为机器可能在照片刚出来不到0.1秒钟，就已经挑选好了，然后成功的找到了那张徐静蕾小时候的照片。

    当时我很纳闷，因为你们也知道，那张照片距离徐静蕾可能有很多年了，从小时候长到定型可能有20多年了嘛，然后我自己看的时候完全分辨不出来哪个是徐静蕾小时候的照片。

    而且最后被证明的那一张，其实跟本人看起来还是有不小的差距的。

    但机器就有办法非常准确地对她进行识别，我就很纳闷，为什么机器能做得到。

    是因为人类的脸上有什么特征吗？什么眼间距啊，或者其他的东西可以给智能识别做出判断的东西吗？

    我不是很明白，刘光然先生可不可以给我们讲解一下？”

    曹阳在旁边默默翻了翻白眼，主持人您之前看到的那场演示就是我们公司干的。

    之前博米公司研发出来了两个可以有应用价值的技术，一个叫做AI换脸，另外一个就是人脸识别。

    这两个技术可以归结为一个技术的正反两面，因为AI换脸也是用来验证人脸识别是否好用，是否精准的。

    虽然到目前为止AI换脸确实已经战胜了人脸识别，但是博米公司也在不断改进人脸识别的算法，好识破AI换脸之后的伪装信息。

    AI换脸现在还属于公司的保密项目，因为要应用到未来的《复活张国荣》的电影当中，而且未来博米公司的许多电影特效都要靠这个东西来完成，甚至不止是电影，还有游戏内的角色形象，动作，对话等等，都能用换脸来做到。

    但是人脸识别是可以对外公布的，因为现在的博米智能手机3代，就已经搭载了人脸识别系统。

    将来人脸识别系统还会被用到许多的保密和身份鉴定领域当中——

    比如说在一些重大的场合，在飞机场当中，对人员进行安检的时候，就可以用人脸识别来鉴定其中有没有逃犯，也可以通过国家的天眼，以及摄像头系统传输到公安部门的数据库当中用来追捕逃犯也好，或者是帮助找寻失踪儿童也好……

    其实都能起到很好的作用。

    谷舘

    刘光然解释说，“其实人脸识别啊，也就是其中的人工智能识别部分跟我们今天的围棋AI有很多相似之处，就是说人工智能现在全世界范围内的应用基础，或者说理论基础都是源自于机器学习。

    人工智能的学习方式，其实跟我们人类有很大的不同，这个东西其实是很难用人类的语言描述清楚的。

    计算机有自己的思维模式，也有自己的特有的一套语言基础。

    我们看到，比如说我们想要成长为一个围棋高手，那么也有可能其中也是一个比较玄妙的顿悟过程哈，因为有些天才，在接触围棋，包括后来的成长当中就像是在武侠小说当中打通了任督二脉一样，突然就变得很厉害了。

    这也是有可能的。

    包括我们自己在学习数学，语言……这些，看似有迹可循的东西，但其中也都有一个顿悟的过程。

    比如你为什么突然就懂加减法了呢？

    为什么突然这些语言，别人说的话你就能明白了呢，原本不会说话的婴幼儿，突然就会开口说话了呢？

    其实是很奇妙的，当然我之前也有朋友给我解释过说，人类的神经网络，跟计算机，跟这个世界上很多的物理规则，其实都不太一样。

    人类的神经网络会变得更加的量子态，也就是说要到微观层面上进行解释，这也是为什么人类表达的内容，还有思维模式充满了不确定性，以及各种语言会出现不同的理解，不同的策略会产生不同的效果的原因。

    机器没有人脑这么复杂，机器的逻辑也比较简单，但是它的思考和成长的方式跟我们人类确实是有非常大的差异的。

    比如说刚才主持人提到的人脸识别。

    其实我们就是通过不断地给机器喂这个人的照片，比如说喂几十万张徐静蕾的照片，然后给它输入指令，告诉它这是同一个人，那么人工智能就会以自己特有的方式来将她的信息提取整合，然后得出一个完整的结论，并且通过这个逻辑去寻找【这个人】的其他照片。

    而这其中它是怎么处理的，怎么做到的，其实人类并不能理解。”

    “嗯……那这里就带来了一个新的问题，”张泉问到，“那你们之后是怎么调试的呢，比如说我们下水管道破了，那么我们可以去精准的寻找破裂的位置，然后修复它。

    那在这种情况下，如果程序猿都不知道这个结果是怎么得来的，那该怎么处理呢？”

    刘光然听完以后，陷入了几秒钟的沉思，然后尴尬地笑了起来。

    “其实没法处理，因为人脑没有办法跟随机器学习重复中间的每一个过程，要知道这个计算量这个数据量是非常非常庞大的，你可能电脑在一秒钟内的计算量模拟量分析量，给到正常的人类，你要花几十亿年的时间你才有可能将其全部跟踪完。

    这其实也是一个很矛盾的东西。

    我们只能根据结果，和我们给出的算法本身，来进行推测和模拟，然后再通过改变一些参数，通过计算机反馈的结果再来进行调整。

    也就是说，这个时候的人工智能系统对于我们来说，就相当于是一个盲盒。

    我们给它一个数据，调整部分参数，中间的过程是怎么处理的人类是没法研究明白的，然后它输出结果，我们来猜测，并且进行调整。”

    在刘光然说完这段话的时候，整个演播室里面