天下無拐: 人工智能如何助力解決兒童打拐問題?

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人工智能技術有好的一面,提供了生產力,可以不知疲倦的為人類服務,可以幫助解決社會問題,也有不可預知的一面,它是不是有強人工智能,超人工智能,能否對人類未來造成威脅。

人工智能自2016年以來一直是熱點。人工智能之所以讓大家期待,重要原因是它在解決問題的思路上有了很大的改變:不再試圖對世界窮盡的算法,而是通過數據來解決問題,給機器喂養(yǎng)數據,讓它最終更高效的把問題解決掉。

人工智能被大眾認知得益于AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋棋手,它還不斷地在其他領域碾壓人類,比如德州撲克,在概率的計算上人類根本不是對手。人工智能不僅僅是在這些有新聞傳播價值的方面取得新的進展。人工智能其實一直就在我們的身邊。比如有些新聞APP,本身就是靠人工智能的算法進行新聞的和視頻內容的推薦。比如百度的搜索和廣告也是基于人工智能技術。

還有人擔心強人工智能將來要取代人類,讓人類沒有工作,加劇財富的兩極分化。蒸汽機、電力的發(fā)明,極大的提高了生產力,給人類整體帶來了更多的財富。財富只有在流通下才能有意義。如果絕大多數人失業(yè),沒有人有消費能力,財富也無從積累。如果真的有一天人工智能取代了大多數人的可重復性工作,人類對工作的定義和財富的價值觀也可能會發(fā)生變化。

從目前可預期的將來,我們可以先聚焦如何利用人工智能技術去改善人們生活,提高生產效率,甚至解決社會的問題。我們的社會還有大多問題需要解決,比如醫(yī)療、教育、住房、交通,甚至兒童被拐賣丟失的社會問題。

在沒有人工智能情況下,解決這些社會問題的成本極高,且?guī)缀醪豢赡?,而人工智能擁有超級視覺能力和聽覺能力,可以讓社會問題的高效解決變得可行。

?人工智能助力解決兒童打拐的社會問題

人工智能最大的特點是它完全碾壓人類的超級計算能力,而且因為有了深度學習的技術,一旦有了數據,它在視覺識別、聽覺識別上具有了比人類還精確的能力。計算機的記憶能力也比人強很多倍,可以把萬億的網頁及人類圖書館的所有藏書都記住,人類永遠做不到。

2017年2月21日,百度人臉識別技術獲得《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術提名。這項技術曾經在《最強大腦》上亮相,百度大腦贏了人類最優(yōu)秀的對決選手。

如果人臉識別僅僅是在學術期刊和電視秀上展示突破,還是不夠,更重要的是它對社會問題能夠產生實質的影響。江蘇衛(wèi)視《最強大腦》上演了百度人工智能機器人“小度”與人類最優(yōu)秀的選手對決,其中有跨年齡的“人臉識別”之戰(zhàn),跨年齡的識別主要是人類選手與小度通過分析照片中的幼年時人臉,以此識別20年后的成年人臉,還包括一對雙胞胎,以增加識別難度。小度贏得最終勝利。

從這個角度,小度具備的人臉識別能力已經遠超人類。人臉識別技術可以用于解決閘機通過的問題,比如旅游景區(qū)閘機、機場通關閘機等身份識別等問題,尤其是高并發(fā)大規(guī)模人群時候處理遠比人類一個個身份證驗證更有效率,且不易犯錯。

此外,也可以應用到兒童走失等社會問題當中,有兩個場景都可以運用到。一個是失蹤早期助力偵破;二是解決多年走失的遺留問題。百度李彥宏在2017年政協(xié)提案中也提到:“一方面,人臉識別能夠提升圖像偵查效率,盡早鎖定失蹤兒童或涉案人員。另一方面,人臉是能夠實現海量人臉數據的跨年齡比對,幫助偵破兒童走失積案?!?/p>

在電影《失孤》一片中,劉德華飾演雷澤寬。雷澤寬的兒子走失15年,他唯一記得的還是小時候的樣子,能憑借的證據也只是左腳被釘子扎出的傷疤。他追尋千里,結果還認錯人,遭打,一無所獲,結局悲涼。

有了人臉識別等人工智能技術,兒童走失后立即報案,警察可通過人臉識別技術調取公共場所、火車站等場所的人臉數據,人工智能可以在眾多人臉中快速定位出走失兒童,然后由警察快速定位和追蹤,并解決問題。如果沒有人臉識別技術,走失兒童就是一旦進入茫茫人海,很難找回。走失多年的兒童也可以通過把走失前的照片跟公安部的人臉數據庫進行比對,快速定位到本人,高效找回走失兒童。

人工智能技術解決社會走失兒童問題要落地,還得建立覆蓋全國的走失兒童數據庫,包括人臉數據等,同時與治安和交通監(jiān)控系統(tǒng)結合,最終在短時間內解決重大社會問題。

為什么人工智能對社會問題解決有巨大的能量?

?人工智能能助力解決社會問題,核心原因在于它有超級的記憶能力、計算能力,并在基礎上產生的超級視覺能力、超級聽覺能力等。比如說,人臉識別就是人工智能的超級視覺能力,遠比千里眼厲害,它能在成千上萬人中,快速移動的人中,光線較暗的場景中,快速找到比對的人臉。

人臉識別技術為什么碾壓人類,它在現實中真的可以做到嗎? 人臉識別技術主要是通過對人臉的關鍵信息進行提取和比對,目前百度的人臉識別技術準確率高達97%。百度的小度甚至能夠精確識別黑暗中攝影頭閃過的人臉。

為什么人臉識別技術發(fā)展這么快?比如小度的人臉識別算法跟之前的傳統(tǒng)算法有了不同的思路。之前人臉識別是通過多維特征計算。比如有1000多個特征,然后進行比對。通過人工去定位嘴巴、鼻子、眼睛,鼻子的樣子,眼睛的位置等。最后把這些1000多個維的信息綜合起來,形成多個數據表達。也就是特征向量,比如鼻子的一個維是0.1,翹鼻子是1,如果圓鼻子是0.5,最后給出一個分,然后比對人臉。一個新的人臉照片,會根據這個標準進行打分,得出分數。

人工智能的算法則是基于深度學習,放棄了對特征的窮盡,而是通過數據喂養(yǎng)去成長。深度學習,需要很多數據,在這個過程中一旦發(fā)現某些特征的有用,會去調整權重,看看怎么算更用效。同時它也會揚棄無用的特征,比如算法發(fā)現所有人的鼻子都是圓的,那么這特征基本上就沒有用了。深度學習就是要通過數據來發(fā)現有用的特征,讓它自己的能力越來越抓住重點,而不是胡子眉毛一把抓。

而算法的強弱一是算法本身的設計,還有就是足夠多的數據喂養(yǎng)。目前關于人臉數據方面,中國積累了龐大的數據,可以通過數據不斷去完善。

人臉識別目前有1:1的,銀行應用較多,也有1:N的高精度人臉識別,1:N的人臉識別,意味著要跟庫里的所有人臉去比對,這種系統(tǒng)精確度非常高,很少有失誤。目前百度采用的1:N的人臉識別系統(tǒng)在不少4A和5A級景區(qū)啟用,比如烏鎮(zhèn)西柵欄景區(qū)采用的1:N的人臉識別系統(tǒng)。這樣的高精度人臉識別能更加高效解決兒童走失找回問題。

人工智能技術有好的一面,提供了生產力,可以不知疲倦的為人類服務,可以幫助解決社會問題,也有不可預知的一面,它是不是有強人工智能,超人工智能,能否對人類未來造成威脅。就目前而言,人工智能還處于弱人工智能的階段,人類還有太多的社會問題需要去解決。

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評論
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  1. 愿景很好,就看是不是能落地了

    來自上海 回復
  2. 這種情況政策是否扶持了,zf加大力度肯定會很快研發(fā)普及。

    來自河南 回復