机器像人一样“聪明”的靠前步是什么？就是要赋予机器像人一样感知外部世界的能力。看，是人与生俱来的能力。人类获取的外界信息中，超过80%的部分是通过视觉获取的。正因如此，计算机视觉也成为人工智能的重要基础。我们也将计算机视觉作为“人工智能观察系列”的靠前篇。

　　人脸识别真的安全可信吗？人工智能怎样帮助警察破案？一名偏远地区乡村卫生所的医生是否能借助人工智能达到三甲医院专家的诊断水准？……探明这些问题，我们试图解答：若计算机拥有一双“慧眼”，我们的生活将发生怎样的改变？

　　人脸识别

　　真的“越智能越脆弱”吗

　　普遍的共识是，在2014年左右，计算机人脸识别的能力就已经超越了人类

　　在日前结束的GeekPwn2017国际安全极客大会上，上演了这样一幕：在一台人脸识别门禁系统前，一位评委将自己的人脸照片录入系统作为“钥匙”，只有这张脸才能打开门禁。面对这道难题，“白帽黑客”们现场上演“谍中谍”。一位毕业于浙江大学计算机专业的“90后”女选手“tyy”，通过WiFi进入了门禁系统，直接获取了后台的控制权限，将设备中储存的评委人脸照片换成了自己的人脸照片，顺利解锁，通过门禁。整个过程用时2分半钟……

　　看起来“高大上”又方便的人脸识别技术，真的安全吗？智能程度越高的产品，安全性会不会越脆弱？继“iPhone X人脸解锁被一张面具破解”、“3D打印照片10秒钟解锁手机”等新闻后，国际安全极客大会上发生的这一幕，似乎再一次印证了人们的担忧。

　　然而，事实真是如此吗？

　　“目前所谓的人脸识别破解手段大多是利用了计算机系统的漏洞，而非人脸识别生物特征提取或识别技术上的漏洞。”复旦大学信息科学与工程学院图像与智能实验室高级讲师吴晓峰告诉记者，“黑客”是把后台的人脸照片换成自己的照片才解锁的，就好比一个小偷要进门偷东西，他绕开了人脸识别这把“门锁”，直接从窗户爬进来了。

　　简单回顾一下人脸识别技术的发展，或许能够把问题看得更加明白。

　　由于人的面部会因表情和妆容、眼镜、胡子等遮挡物而产生“形变”，所以要让机器做到人脸识别并不容易。无论是初基于知识的符号表示法（将人脸用空间几何模型表示）还是后来的局部特征法（分析五官特征和空间分布），都因拍摄条件和环境变化而导致错误率很高。直到神经网络引入，才大大改善了这种状况。这种方法模拟了人脑的视觉通路结构，基于外观特征提取和机器学习，将环境变化也囊括其中，因此容错率强大，人脸识别迎来超速发展。

　　普遍的共识是，在2014年左右，计算机人脸识别的能力就已经超越了人类。简单来说，人类对人脸的识别率较高仅为数千分之一，也就是说假如你认识几千个人，看到一张人脸能快速识别出他是谁；而目前计算机的人脸识别率已经达到了十亿分之一，比2016年提高了100倍，比2015年提高了数万倍……

　　然而，同样是基于人工智能的人脸识别技术，应用场景的不同决定了技术水平的高低。比如人脸识别解锁手机和人脸识别银行取款，对于人脸识别技术水平和整个计算机系统安全性的要求显然是不能相提并论的。另外，从专业安全的角度讲，人脸、虹膜、指纹这样的外露式信息只能提供便利性，而不能单独作为安全措施的一环。比如“刷脸取款”，“刷脸”代替的仅仅是携带和插入银行卡的步骤，后续的密码输入、手机验证一样要完成；而柜台的人脸识别也只是在大额转账、异地取款、绑卡换卡等高风险场景下，增加了一个额外的验证手段。

　　“没有绝对安全的技术，较高的安全存在于我们每个人的心中。人的防范高于任何技术上的防范，每个公民都应该为保护自己的隐私尽到责任。”吴晓峰强调。