九十年代初，媒體曾經(jīng)放言：人工智能會在十年內(nèi)毀掉社會；而現(xiàn)在的人工智能，卻似乎連貓狗都無法分辨，這聽起來似乎有點“智障”？
而人工智能的“智障”不止是把貓識別成狗那么簡單。微博上有一條關(guān)于“人工智能有多離譜 ”帖子，網(wǎng)友發(fā)布了被人工智能笑哭的不少場景，例如：用手遮擋口鼻被識別為戴口罩、臉敷面膜被人臉識別視為非活體攻擊、學校人臉識別將狗識別為陌生人、人臉識別行人闖紅燈抓拍系統(tǒng)告知公交車宣傳海報上的人物和執(zhí)法的交警識別為涉嫌違法人員，以及視頻監(jiān)控將嬰兒車識別為非機動車，并提醒過斑馬線需要下車推行等等，轉(zhuǎn)行當諧星的人工智能真讓人無語凝噎。
同時，人工智能的離譜還不僅僅體現(xiàn)在識別失敗，極易攻擊破解也成為其“智障”表現(xiàn)之一。清華大學人工智能研究院的瑞萊智能」（Real AI）團隊，最近通過對抗樣本攻擊，破解了19款安卓手機的人臉辨識解索系統(tǒng)，同樣破解的還包括十余款金融與政務服務類的APP。
從貓狗不分、到人臉識別錯誤再到人臉破解，人工智能展示出的種種“智障”行為，讓你我不用再擔心社會被其毀滅。在進行多方了解之后，筆者得知人工智能的”智障”主要在于：數(shù)據(jù)集的極度缺乏。
人臉識別的準確度很大程度上依賴于人臉識別算法的魯棒性，算法的魯棒性不夠，復雜環(huán)境下的人臉識別就容易出錯。盡管目前各家都號稱人臉識別精度已經(jīng)高達99.9%，但這種所謂的99.9%都需要在理想環(huán)境下得以實現(xiàn)。在當下，盡管數(shù)據(jù)量空前巨大，但是通過正當途徑獲取數(shù)據(jù)的遠遠滿足不了算法訓練的需求。在這種情況下，人工制作的數(shù)據(jù)集成為了人臉識別算法訓練的主要來源。但人工制作的標準數(shù)據(jù)集，采用的數(shù)據(jù)具有目的性且較為干凈，訓練環(huán)境約等于理想化，而這種理想化環(huán)境中所訓練處的算法模型，在復雜環(huán)境下難以對物體實現(xiàn)精準識別，復雜環(huán)境下的人臉識別，必須要有復雜環(huán)境中的算法模型即數(shù)據(jù)集進行支撐。這也是對人工智能的離譜做出的最合理解釋。
但人工智能真的那么不靠譜嗎？除去識別錯誤以及易攻擊破解，智能化技術(shù)在各行各業(yè)的深度應用，的確讓人們的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，離譜的人工智能也有其靠譜的一面。
以安防行業(yè)為例，安防行業(yè)的AI技術(shù)主要集中在人臉識別、行人識別、行為識別、步態(tài)識別、車輛識別、結(jié)構(gòu)化分析等等，并已經(jīng)智慧城市建設中得到了較為成熟的應用。在當下的智慧城市中，城市的“眼睛”（視頻監(jiān)控）在眼觀四方的同時已經(jīng)實現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的精準識別和分析，社區(qū)治理從粗放式管理走向精細化管理、數(shù)字化建設中樞“城市大腦”也不斷衍生出N個智慧應用組成，加速城市的智慧化進程。
那么，我們是不是可以這樣認為，人工智能并不“智障”，其只是還不夠聰明。人們發(fā)展人工智能的目的是什么？？李彥宏曾說過：“近年來的人工智能技術(shù)和算法的創(chuàng)新，其實和人腦的工作原理關(guān)系不大。對于人類而言，人腦是怎么工作的還沒有弄清楚，用機器來模仿人腦更是無從談起。AI 不是模仿人腦，而是用機器的方式，去實現(xiàn)人腦所能實現(xiàn)的價值和作用。”按照這種說法，當下還有點“智障”的人工智能，其終將經(jīng)歷技術(shù)爆炸后跨越技術(shù)奇點成為超級智能。而彼時的人工智能，或許將脫離人工的控制。
“AI的智商如果超越人類，是一定會通過隱藏和撒謊，來讓人類放松警惕”。倘若如此，還是讓換個發(fā)型就識別失敗的人工智能繼續(xù)“智障”下去吧，畢竟，生活最緊要了！
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作者：曾凌霄
