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不懂這些技術(shù),未來(lái)就沒(méi)法證明“我是我”

   曾有學(xué)者預(yù)言,人類正在進(jìn)行有史以來(lái)第二次最重要的遷徙:第一次是數(shù)萬(wàn)年前人類祖先走出非洲;現(xiàn)在,他們正面臨從物理世界步入數(shù)字世界的“大移民”。

   而在第二次“移民”過(guò)程中,就像人類在現(xiàn)實(shí)生活里對(duì)“我是誰(shuí)”的循環(huán)追問(wèn),自信息文明誕生伊始,人類就非常清楚安全告知機(jī)器“我是誰(shuí)”的重要性,并不斷在身份認(rèn)證方式上推陳出新,發(fā)明各種密碼和數(shù)字證書。

   然而,隨著人類與機(jī)器共享的“秘密”越來(lái)越多(十年前丟手機(jī)就是換一張卡那么簡(jiǎn)單,現(xiàn)在意味著整個(gè)數(shù)字世界的重構(gòu)),安全系數(shù)越來(lái)越大,基于密碼的識(shí)別方式已日趨無(wú)力——如今,學(xué)術(shù)界也已達(dá)成共識(shí),身份識(shí)別的下一幕,來(lái)自每個(gè)人的生物體征。

   今天的智能手機(jī)——這一人類的“外掛大腦”上,已配有指紋識(shí)別,人臉識(shí)別和虹膜識(shí)別,而隨著十年之后整個(gè)IOT產(chǎn)業(yè)的井噴,以及安防領(lǐng)域的日趨重要,生物體征勢(shì)必成為人類分身數(shù)字世界時(shí)最嚴(yán)苛的身份認(rèn)證。

   大體來(lái)說(shuō),生物特征包括生理特征和行為特征:前者包括指紋,虹膜,人臉和眼紋等;后者對(duì)大眾稍顯陌生,包括步態(tài)和唇語(yǔ)等。這些生物特征都具備很強(qiáng)的穩(wěn)定性和唯一性,可匹配于不同應(yīng)用場(chǎng)景。今天,不妨從中選取幾種代表性生物識(shí)別,其中有的你可能熟悉,有的不熟悉,但不管怎樣,它們都將在未來(lái),成為人類移民數(shù)字世界時(shí)最重要的關(guān)卡,也是保衛(wèi)人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界安全的重要利器。

  跨年齡人臉識(shí)別

   拋去指紋識(shí)別不談,人臉識(shí)別是最為大眾熟知的認(rèn)證方式。

   其實(shí)人臉識(shí)別并非易事。人類的臉部結(jié)構(gòu)存在極大相似性,且表情頗具易變性,更何況不同的觀察角度,光照條件,遮蓋物(墨鏡,頭發(fā),胡須等)都會(huì)增加機(jī)器識(shí)別難度。

   不過(guò),當(dāng)現(xiàn)如今AI已發(fā)展到“只要人類正常情況下1秒就能做的事,它幾乎也能做到”的地步,人臉識(shí)別的技術(shù)進(jìn)步也令人欣喜。AI可以將人類進(jìn)化而來(lái)的“直覺(jué)系統(tǒng)”轉(zhuǎn)為為數(shù)據(jù)分析,根據(jù)眼睛,眉毛,嘴巴,鼻子等器官特征和幾何位置關(guān)系檢測(cè)人臉,將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較認(rèn)證。

   當(dāng)然,得益于iPhoneX出色的市場(chǎng)教育工作,上面的事你可能都知道了,但頗值一提的是,iPhoneX那般“實(shí)時(shí)識(shí)別”遠(yuǎn)非人臉識(shí)別的全部,當(dāng)機(jī)器記住一張人類面孔,它其實(shí)可以做到更多,比如“跨年齡識(shí)別”。

   舉個(gè)例子,還記得八月底,由中央電視臺(tái)和中國(guó)科學(xué)院共同主辦的人工智能節(jié)目《機(jī)智過(guò)人》在CCTV1周末黃金時(shí)段首播(足以見得人工智能在大眾認(rèn)知中的滲透度……),第一集中的“御眼重明”系統(tǒng)便呈現(xiàn)了“跨年齡人臉識(shí)別”技能,用1秒就從36張圖片中選出了撒貝寧和江一燕兒時(shí)的照片。

   常識(shí)是,在影響人臉識(shí)別率的一切因素里,時(shí)間是最難對(duì)抗的部分。為了實(shí)現(xiàn)跨年齡識(shí)別,“御眼重明”從1000多萬(wàn)人的2億張人臉圖片中學(xué)習(xí)了人臉的600多個(gè)特征,再搜集幾萬(wàn)對(duì)成年人與其本人小時(shí)候照片的人臉數(shù)據(jù),提取人臉特征后,通過(guò)雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征遷移學(xué)習(xí),找到成年人臉和兒童照的特征空間映射關(guān)系,準(zhǔn)確率在人臉特征清晰情況下可達(dá)95%以上。

   跨年齡人臉識(shí)別有什么用?舉一個(gè)例子,你知道,許多失蹤兒童長(zhǎng)大后,連親生父母都認(rèn)不出他的樣子,但機(jī)器認(rèn)得,你完全可以想象:借助“御眼重明”系統(tǒng),電影《失孤》中的父母就可以不再通過(guò)持續(xù)多年的滿城尋覓,而是到公安機(jī)關(guān)錄入孩子照片,機(jī)器通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比,尋找到匹配對(duì)象。

   人臉識(shí)別技術(shù),正在為這個(gè)社會(huì)帶去更多福祉。

  遠(yuǎn)距離生物識(shí)別

   事實(shí)上,除了人臉識(shí)別,其他更“小眾”的識(shí)別方式,也在不同場(chǎng)景下漸次綻放,譬如在《機(jī)智過(guò)人》中出現(xiàn)的“步態(tài)識(shí)別”。

   如果你看過(guò)《碟中諜5》,一定會(huì)對(duì)電影中“最后一道安保系統(tǒng)”——步態(tài)識(shí)別印象深刻:它可以對(duì)生物體的身體和步態(tài)進(jìn)行360度無(wú)死角掃描,識(shí)別進(jìn)入者身份。

   嗯,所謂步態(tài)識(shí)別,就是只通過(guò)走路姿勢(shì),在極短時(shí)間內(nèi),攝像頭就可識(shí)別特定對(duì)象。不同于人臉識(shí)別需要“主動(dòng)配合”,哪怕一個(gè)人在幾十米外背對(duì)攝像頭,機(jī)器也可通過(guò)算法把你認(rèn)出來(lái)。在《機(jī)智過(guò)人》節(jié)目里,來(lái)自銀河水滴科技的步態(tài)識(shí)別就與記憶大師袁夢(mèng)PK,識(shí)別10個(gè)身高體型相似的“嫌疑犯”,21只體型毛色相似的金毛犬,以及金毛犬剪影,最終銀河水滴獲勝。

   與人臉識(shí)別一樣,步態(tài)精準(zhǔn)識(shí)別,也受益于在海量數(shù)據(jù)加持下的人工智能技術(shù)。銀河水滴就組建了自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),并對(duì)約十萬(wàn)張不同背景下,姿勢(shì)穿著各異的人形進(jìn)行了精細(xì)分割標(biāo)注,如今的跨視角步態(tài)識(shí)別精度高達(dá)94%左右。你可以想象,這項(xiàng)技術(shù)會(huì)在安防領(lǐng)域大有作為。

   而“遠(yuǎn)距離生物識(shí)別”不只一種,除了腳下步態(tài),來(lái)自人類嘴唇的“唇語(yǔ)識(shí)別”亦可發(fā)揮威力。唇語(yǔ)識(shí)別是一項(xiàng)集機(jī)器視覺(jué)與自然語(yǔ)言處理于一體的技術(shù):通過(guò)機(jī)器視覺(jué)從圖像中連續(xù)識(shí)別出人臉,提取口型連續(xù)變化特征,隨即將連續(xù)變化的特征輸入到識(shí)別模型中,識(shí)別出講話人口型對(duì)應(yīng)的發(fā)音,計(jì)算出可能性最大的表達(dá)語(yǔ)句。

   事實(shí)上,谷歌人工智能公司DeepMind去年在AlphaGo擊敗人類后,就把與人類的下一個(gè)競(jìng)賽場(chǎng)切換至讀唇術(shù)上:他們與牛津大學(xué)的研究者使用總長(zhǎng)超過(guò)5000小時(shí)完成了對(duì)人工智能的訓(xùn)練,然后使用去年 3 月至9 月間播出的節(jié)目進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果發(fā)現(xiàn),給予相同的視頻素材,專業(yè)唇語(yǔ)識(shí)別專家能達(dá)到12.4%的正確率,而AI系統(tǒng)識(shí)別正確率則是46.8%,高出大概3倍。而唇語(yǔ)識(shí)別在國(guó)內(nèi)的領(lǐng)跑者海云數(shù)據(jù)也已訓(xùn)練了超過(guò)1萬(wàn)小時(shí)的新聞?lì)惞?jié)目。

   與步態(tài)識(shí)別一樣,唇語(yǔ)識(shí)別在安全領(lǐng)域意義重大。要知道,公安系統(tǒng)中的視頻信息量非常龐大,但很多都以“默片”方式存在,只看得清嘴型,卻不知說(shuō)些什么。而當(dāng)機(jī)器學(xué)會(huì)“讀唇術(shù)”,即可判斷視頻中的人講出來(lái)的關(guān)鍵性內(nèi)容。

   總之不難發(fā)現(xiàn),“遠(yuǎn)距離生物識(shí)別”正在構(gòu)筑一張“數(shù)字天網(wǎng)”,俯視現(xiàn)實(shí)世界。難怪有人會(huì)說(shuō),如今人類犯罪率整體下降最根本的原因,就是技術(shù)進(jìn)步提升了犯罪成本。

  另一種關(guān)于眼睛的識(shí)別

   當(dāng)然,談及生物識(shí)別,尤其是基于生理特征的生物識(shí)別,虹膜是一個(gè)大眾熟知的名字。相互錯(cuò)雜的細(xì)絲,斑點(diǎn)和條紋,讓虹膜具備天然不可復(fù)制性,相信你多少有些了解。所以今天不妨重點(diǎn)介紹另一種與眼睛有關(guān),卻稍顯陌生的識(shí)別方式:眼紋識(shí)別。

   在新一集《機(jī)智過(guò)人》中,來(lái)自螞蟻金服的生物識(shí)別機(jī)器人“螞蟻?zhàn)袅_”迎來(lái)全球首發(fā)。后者具備金融級(jí)別的人臉識(shí)別技術(shù),其中很重要的識(shí)別點(diǎn)位就是人類眼紋——在節(jié)目錄制現(xiàn)場(chǎng),“螞蟻?zhàn)袅_”成功識(shí)別同卵四胞胎兄弟的關(guān)鍵,就是利用了人類眼紋的唯一性。

   什么是眼紋?

   最通俗地話說(shuō),虹膜識(shí)別是識(shí)別眼睛中“黑眼仁”的紋理,眼紋識(shí)別則是識(shí)別“眼白”的血管排布情況(鞏膜部分)。與虹膜一樣,每個(gè)人的眼紋也具有唯一性,而這種唯一性也意味著,如何從普通攝像頭拍攝到的圖像中提取血管分布細(xì)節(jié);如何從血管排布中提取出區(qū)分每一個(gè)人特定的生物特征;如何應(yīng)對(duì)眼球反光,眨眼和眼睫毛等干擾因素……都是擺在“螞蟻?zhàn)袅_”面前的道道難關(guān)。

   不過(guò)問(wèn)題來(lái)了:既然虹膜識(shí)別技術(shù)已相對(duì)成熟,市場(chǎng)教育工作也已完成,為何還要另辟蹊徑,完成對(duì)眼紋的識(shí)別探索?

   誠(chéng)然,虹膜識(shí)別在容錯(cuò)率,信息量及穩(wěn)定性方面更有優(yōu)勢(shì),但在工業(yè)界,“脫離成本談技術(shù)”并非睿智之舉。拿手機(jī)來(lái)說(shuō),虹膜識(shí)別需要專業(yè)硬件支持(遠(yuǎn)紅外攝像頭),這對(duì)智能手機(jī)的改造以及規(guī)?;逃檬莻€(gè)挑戰(zhàn)——這也是為什么早在90年代虹膜識(shí)別就已商用,但多年來(lái)主要應(yīng)用場(chǎng)景只是軍用和一些特定領(lǐng)域。

   另外,人類虹膜的采集過(guò)程需要用戶較高的配合度,這對(duì)普通小白用戶來(lái)說(shuō)學(xué)習(xí)成本更高。相較之下,眼紋識(shí)別對(duì)攝像頭沒(méi)有特殊要求,手機(jī)前置攝像頭就能滿足要求,采集過(guò)程中只需要用戶自然看著手機(jī)就可以。所以,從用戶體驗(yàn)和成本上來(lái)說(shuō),都更有利于規(guī)?;逃煤痛蟊娖占?。

   那么下一個(gè)問(wèn)題是:眼紋識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?

   如你所知,對(duì)于螞蟻金服這種互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)巨頭來(lái)說(shuō),身份認(rèn)證是無(wú)比重要的環(huán)節(jié)。目前眼紋識(shí)別最重要的應(yīng)用場(chǎng)景,就是通過(guò)眼紋識(shí)別疊加人臉識(shí)別,在不增加用戶負(fù)擔(dān)情況下,對(duì)識(shí)別對(duì)象進(jìn)行多維度交叉驗(yàn)證,提高識(shí)別的準(zhǔn)確度和安全性。目前,螞蟻金服研發(fā)的眼紋識(shí)別技術(shù)還是實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品,但被業(yè)內(nèi)視為是中國(guó)或者說(shuō)是全球生物識(shí)別技術(shù)研發(fā)的標(biāo)志性突破。 “螞蟻?zhàn)袅_”今年的工作重點(diǎn)和目標(biāo),是將應(yīng)用于線下場(chǎng)景的眼紋技術(shù)也能基本研發(fā)成熟并開始試點(diǎn)。要知道,人臉識(shí)別的線下金融級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景,譬如刷臉支付,用的是1:N驗(yàn)證,即從N張照片中找出相符的一張,這比1:1驗(yàn)證的難度要高,出錯(cuò)概率也會(huì)大一些,而在疊加眼紋識(shí)別后,除了提高準(zhǔn)確率,還能大大提高1:N中N的數(shù)量級(jí)??傊?,疊加了眼紋識(shí)別后的面部識(shí)別,可能是人們邁向虛擬世界最安全的通行證——要知道,“螞蟻?zhàn)袅_(ZOLOZ)”的讀音,與西班牙語(yǔ)“SOLOS”相同,而“SOLOS”的古意,正是“ONE”和“唯一”。

   結(jié)語(yǔ):“無(wú)密碼”社會(huì)的來(lái)臨

   今年2月,科技媒體《MIT科技評(píng)論》公布了2017年全球十大突破性技術(shù)榜單,將螞蟻金服、曠視科技、百度人臉識(shí)別技術(shù)納入榜單,理由是:作為全世界首批上線人臉識(shí)別技術(shù)的國(guó)家,中國(guó)的人臉識(shí)別技術(shù)精度已達(dá)到金融交易的級(jí)別,刷臉支付進(jìn)入成熟期。

   嗯,時(shí)至今日,沒(méi)人會(huì)懷疑,中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)已整體性領(lǐng)先世界,且如上所述,中國(guó)擁有全球最豐富的識(shí)別方式和應(yīng)用場(chǎng)景。而值得一提的是,《機(jī)智過(guò)人》中出現(xiàn)的人工智能團(tuán)隊(duì),都已在各自領(lǐng)域達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水準(zhǔn)(螞蟻金服是唯一一家掌握眼紋識(shí)別核心技術(shù)的公司;銀河水滴在步態(tài)數(shù)據(jù)和算法方面處于世界領(lǐng)先,戶外步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)超過(guò)第二大數(shù)據(jù)庫(kù)近100倍),也算見證了中國(guó)當(dāng)今最新銳人AI技術(shù)的崛起,所以在這里推薦下,每周五晚21:00 CCTV-1,感興趣的朋友不妨看看。


   最后想說(shuō),其實(shí)縱觀整個(gè)人機(jī)交互的歷史,就是一個(gè)人機(jī)交互難度下降的過(guò)程,在未來(lái),隨著生物識(shí)別的日趨主流,人類與機(jī)器之間的“信任關(guān)系”勢(shì)必將邁向一個(gè)新篇章。

   我相信會(huì)有一天,“密碼”將成為過(guò)去式,人類歷史上那些與密碼驚心動(dòng)魄的故事,也將成為未來(lái)博物館講解員的談資。我也相信,就像“無(wú)現(xiàn)金”在中國(guó)的飛速普及,人們期許中的“無(wú)密碼”社會(huì),也將在中國(guó)率先來(lái)臨。

李北辰/文(科技自媒體,致力于用文字優(yōu)雅的文章,為您提供談資與見識(shí))

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