兩年前，有兩場曠日持久的"人機大戰(zhàn)"獲得了全球矚目。一場是谷歌阿爾法狗以Master的新身份重出江湖，用60場連勝頂尖圍棋手的成績震驚了世界。另一場大戰(zhàn)的主角則是谷歌在地球另一側(cè)的對手百度。在《最強大腦》第四季跨年齡人臉識別任務(wù)上，百度人工智能機器人"小度"以3:2的比分戰(zhàn)勝"最強大腦"代表王峰。
這兩場"人機大戰(zhàn)"在刷新了人類對于人工智能的認(rèn)知之外，也拋出了一個新的問題：對人工智能來說，下圍棋和識別人臉到底哪一個更難？對此，百度公司創(chuàng)始人兼CEO李彥宏給出了他心目中的答案：人臉識別對機器來說其實更加困難。
時至今日，人工智能與人類在圍棋的較量中發(fā)揮愈加穩(wěn)定。而
人臉識別技術(shù)不管是中國，還是在硅谷都發(fā)展的一片火熱，并漸漸開始了普及之路。但不管是從區(qū)域性，還是全球性的競爭來看，人臉識別的行業(yè)格局遠(yuǎn)遠(yuǎn)還沒有確定。此時再去回想當(dāng)年關(guān)于人臉識別技術(shù)和人工智能下圍棋的難易爭論，多數(shù)人都不免得更贊同李彥宏給出的答案。
誠然，圍棋是一下極為考驗運算能力的游戲。計算能力和算法越強，就越能照顧后面局勢的變化，Master經(jīng)過谷歌不斷研發(fā)和試驗，不斷增強學(xué)習(xí)能力，才在千變?nèi)f化的圍棋盤上取得了勝利。但人臉識別的困難程度則超出了計算力的局限。除了信息匹配和分類問題外，在
人臉識別過程中，機器還需要考慮很多感官成份。例如雙胞胎、多胞胎，以及表情、光照條件、整容等外因影響。此外，人臉遮蓋物，如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須，甚至是整容、P圖等行為，都增加了人臉識別的難度。
這也是李彥宏認(rèn)為人臉識別對人工智能來說更難的主要原因。認(rèn)為在人臉識別過程中，每個不同的情況都不具備共性，只在一個案例里面發(fā)生，而數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出來的特征是共性的特征。所以對機器來說，下圍棋這種規(guī)則清晰的事情反而容易做好。但
人臉識別這類規(guī)則模糊的事情，則對機器的要求更高。所幸在百度等企業(yè)的努力下，人臉識別技術(shù)已經(jīng)有了長足的進步。李彥宏介紹："一般人拿著孩子小時候的照片，再對比他長大后的照片，是很難識別的，但人工智能已經(jīng)可以做到了。"
