在過去，由于從兒童到成人時期臉部變化太大，人臉識別困難度大，許多拐賣兒童案終都陷入僵局。
今天，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，一個古老的犯罪類型——拐賣兒童，正在被技術(shù)逐漸瓦解。
現(xiàn)在的圖像識別、人臉識別技術(shù)精細(xì)到什么程度?
當(dāng)我們用肉眼去看一張照片時，尤其是在海關(guān)或者安檢等需要比對人臉的場景下，人腦的識別能力其實(shí)是蠻有限的。
人的臉型在發(fā)育成長過程中會發(fā)生巨大變化，就算是人的大腦，這個方面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是不夠的。我們涉足這個領(lǐng)域?qū)儆跓o心插柳之舉——當(dāng)技術(shù)已經(jīng)到了一定地步之后，我們想看看能不能做跨年齡的人臉識別，是從純技術(shù)的角度出發(fā)來做的。
但是現(xiàn)在，我們發(fā)現(xiàn)它很有用，因?yàn)樗谥袊幸粋€特殊的應(yīng)用，叫作尋找被拐兒童。
比如說十幾年前丟失的一個小孩，很多年后，當(dāng)你通過我們的官方或者政府尋找到這樣的一個人之后，我們還是要確認(rèn)到底是不是這個人，除了dna之外簡單直觀的方法就是通過人臉去比對。
從范圍看，做這個技術(shù)的人并不多，雖然我們的技術(shù)目前還不是很成熟，但已經(jīng)可以用來解決一部分問題了。
在尋找失蹤兒童公益項目里，我們今年有六七個尋回案例，與家人失散的時間有的超過了七年，有的甚至長達(dá)十幾年，所以這還是蠻有震撼力的。
跨年齡的人臉識別技術(shù)是靠什么實(shí)現(xiàn)的?
絕大多數(shù)算法都是叫數(shù)據(jù)驅(qū)動，有多少數(shù)據(jù)就有多少智能。也就是說，如果你的數(shù)據(jù)不夠，你的算法的成功程度就不會很高。我們創(chuàng)建人臉識別的時候也是依賴這樣一個算法。
無論是人或者算法機(jī)器，當(dāng)他們?nèi)ブ庇^地看一張人臉圖時，都不知道哪些地方是他成長以后會變的，眼角、鼻子、臉型等等都有可能。
尤其是臉型，從兒童到成年，這之間的變化可能會非常之大。在這一點(diǎn)上就是要追蹤它的變化過程，不能用人去追蹤，靠人手去標(biāo)定的話，是不可能找到其中關(guān)鍵的特征的，所以我們還是依賴了一些基本的算法。
我們收集數(shù)據(jù)都是靠自己的員工，靠他們貢獻(xiàn)小時候照片來作為訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)集(是完全保密狀態(tài)，他們才愿意拿出這些數(shù)據(jù))。
然后通過這些數(shù)據(jù)再去分析：到底絕大部分人的臉部會發(fā)生什么變化?臉是變長還是變瘦?眼角是變寬還是變窄了?
在這些變化中間，我們要尋找一種普適性，而普適性的尋找過程肯定也要依賴數(shù)據(jù)的提供。所以在這個過程中，算法還是挺有用的。
怎么看待人臉識別帶來的數(shù)據(jù)安全隱患?
說實(shí)話安全隱患一定會是個問題。
從我對社會發(fā)展的了解和對數(shù)據(jù)監(jiān)管的角度出發(fā)，或者說從科學(xué)的角度出發(fā)，我覺得像舊金山把人臉應(yīng)用完全禁止的做法有點(diǎn)了。
人臉是一種非常簡單的人體識別信息。相比于我們自己平時提供給各大機(jī)構(gòu)、政府、商家的身份識別信息，人臉的信息量其實(shí)非常少。
信息量多的是什么呢?是身份證。上面既有你的樣子，也有你的年齡住址，你的身份證號碼。這個才是大的身份驗(yàn)證，也是容易泄露的信息源。
我們也看到，社會上不安全的信息載體不是人臉，反而是以實(shí)物卡片形式存在的身份證，它也是容易被泄露的。不管是銀行還是商家，如果監(jiān)管稍微有一點(diǎn)漏洞，你就會發(fā)現(xiàn)自己的身份證信息被出賣了。
無論從大的社會層面還是從技術(shù)層面看，相比起歸管我們的物理信息以及名字、id這些后來被社會賦予的虛擬信息，歸管人臉和生物信息都更加容易。
當(dāng)前人臉識別技術(shù)亟待攻破技術(shù)難點(diǎn)是什么?
現(xiàn)在整個技術(shù)的拓展，不是因?yàn)槟骋环N物理現(xiàn)象或者是物理條件的約束，導(dǎo)致它不能夠做得很好；絕大部分情況下，一個技術(shù)要不斷地往上走，依賴于我們有沒有一種能更好地模擬或去擬合物理世界的模型，比如我們能不能發(fā)展出像人腦一樣的人工智能？
我們?nèi)四X識別一個人臉，可能只要千分之一秒甚至萬分之一秒的時間。而且，不管它的清晰度、大小、角度如何，我們都能夠知道這是不是我認(rèn)識的人。
識別人臉在大腦里的功耗是極小的，但是在機(jī)器上做人臉識別，它的功耗至少是人腦的幾十上百倍甚*千倍，而且準(zhǔn)確度、識別效果都有很大的提升空間。從這一點(diǎn)來說，技術(shù)進(jìn)步是不會有止境的。
當(dāng)然我們也可以通過算法去做一些人腦認(rèn)知能力可能做不到的事情，比如暗光下的人臉識別、物體識別、景物識別等等，這也是一個好的研究范疇。
我們團(tuán)隊不久前就發(fā)表了一篇在極暗光下情況下把圖像增強(qiáng)到肉眼可以看清的研究成果。
如何確?？萍嫉膽?yīng)用范疇都是積極正面的?
我覺得這是一個叫科技倫理學(xué)的概念。以前是沒有這個概念的?，F(xiàn)在漸漸有政府、公司、社會學(xué)者提出這樣一個倫理學(xué)的概念。有意思的事，我也參與建立了很多關(guān)注這個話題的委員會。
我的看法是，每一項技術(shù)的產(chǎn)生們都包括了正負(fù)面，科技永遠(yuǎn)是個中性的東西，它就像一個人的性別一樣，你要把它分成男女，再讓它有不同的功能之后，才有性別之分。
技術(shù)是中性的，如何讓它偏向于合理的或者是好的應(yīng)用，把那些不好的應(yīng)用給摒棄掉，是我們應(yīng)該去研究的。整個人類社會需要對它的使用范疇進(jìn)行規(guī)范，就像原子能的應(yīng)用，你不能用它制造具有殺傷性的武器，你不能用它毀滅人類。
我們在發(fā)展科技的過程中是一定需要倫理的。
當(dāng)然，人工智能的倫理還沒有生物學(xué)倫理那么嚴(yán)肅和重要。在生物學(xué)倫理上，比如任何的基因改造不能用于人，甚至說不能用于哺乳動物，這些倫理規(guī)則是非常嚴(yán)肅的，人工智能現(xiàn)在還沒有到這個地步。
人工智能目前還達(dá)不到自主產(chǎn)生想法的程度，它還需要非常漫長的時間來發(fā)展。但是在應(yīng)用層面，如何防止濫用人臉信息，防止數(shù)據(jù)或者算法被用在壞的場景里，防止不法分子利用技術(shù)生成虛假人臉在線上盜取銀行信息等，肯定都需要法律法規(guī)來進(jìn)行規(guī)范，這些在倫理學(xué)上也提出了非常大的挑戰(zhàn)。
優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室未來發(fā)展的方向有哪些?
個在醫(yī)療方向。從各個層面來說醫(yī)療板塊關(guān)系到我們的健康與生存質(zhì)量，所以我們希望盡快地切入到這個領(lǐng)域，幫助三四線城市、小鄉(xiāng)鎮(zhèn)等缺乏醫(yī)療資源的地區(qū)，讓更多的普通人能夠享受到醫(yī)療資源。
醫(yī)療產(chǎn)業(yè)很大，*的醫(yī)療支出量級高達(dá)幾十萬億以上，所以在整個醫(yī)療領(lǐng)域，我們還是有很大的發(fā)展機(jī)會。
另一個重大場景就是自動駕駛，對騰訊而言，其產(chǎn)業(yè)價值，以及對于改善生活便利程度的想象空間，都是非常大的。
除此之外，我們還會切入到線下ar+零售，以及傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。
現(xiàn)在有很多高危行業(yè)依然在使用傳統(tǒng)人力，比如到橋梁、鋼絲上去檢查缺陷等。這些工種其實(shí)都應(yīng)該逐漸被機(jī)器取代，把人類從這些高危工作中解脫出來。這些場景都是我們要重點(diǎn)去發(fā)展的。
(原標(biāo)題：跨年齡人臉識別技術(shù)，能夠讓拐賣兒童犯罪現(xiàn)象消失嗎？)