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現(xiàn)在的人工智能的面部識(shí)別算法并不完美。如果你的公司正在考慮部署此技術(shù)，則應(yīng)當(dāng)注意以下這幾個(gè)方面。過去十年內(nèi)，隨著我們?cè)?a href="http://givenhand.cn" target="_blank" title="人工智能">人工智能領(lǐng)域取得長(zhǎng)足進(jìn)步，我們能夠?yàn)榍度胧较到y(tǒng)增加一些先進(jìn)功能，例如人臉識(shí)別。雖然人臉識(shí)別能夠帶來諸多好處，但人們有時(shí)仍然認(rèn)為它的使用存在問題，甚至充滿了爭(zhēng)議。事實(shí)究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對(duì)人臉識(shí)別的誤解。

安裝在貨架上的攝像機(jī)配有人工智能面部識(shí)別軟件，可以識(shí)別消費(fèi)者的年齡、性別和種族，這是今年1月在紐約舉行的全美零售聯(lián)盟大型展會(huì)期間向零售公司推出的新興系統(tǒng)之一。

這個(gè)想法是給實(shí)體店提供人口統(tǒng)計(jì)信息，以指導(dǎo)他們?nèi)绾蜗騻€(gè)人客戶推銷。這對(duì)于像亞馬遜這樣一直在利用客戶數(shù)據(jù)的在線零售商而言具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

但是，采用攝像頭捕捉客戶的照片，用一種他們甚至不會(huì)注意到的方式，是不是入侵性太強(qiáng)？除此之外，還有其他問題。如果該軟件錯(cuò)誤地將男性識(shí)別為女性并為其提供女性衛(wèi)生用品的折扣，該怎么辦？有什么后果？

零售環(huán)境中的后果可能并不十分重要，但客戶可能會(huì)感到煩惱，并在社交媒體上談?wù)?，并且不再回到那家商店?gòu)物。但是，在機(jī)器視覺和人工智能驅(qū)動(dòng)的面部識(shí)別軟件的其他應(yīng)用中，其后果會(huì)更嚴(yán)重嗎？

事實(shí)證明，人們對(duì)人工智能面部識(shí)別軟件非常關(guān)注，它在商業(yè)上可從許多主要供應(yīng)商獲得，其中包括微軟、IBM和亞馬遜。

最近的一項(xiàng)研究重點(diǎn)是，一些商業(yè)算法在識(shí)別膚色較深的人員和女性方面不如識(shí)別膚色較淺的男人準(zhǔn)確。這是以前討論過的一個(gè)話題。例如，2018年7月，美國(guó)公民自由聯(lián)盟（ACLU）對(duì)美國(guó)國(guó)會(huì)議員的照片應(yīng)用了亞馬遜算法，該算法確定其中28人是因犯罪而被捕的人。

最近麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)研究提出這樣一個(gè)問題：這些商業(yè)算法的公開審計(jì)是否會(huì)影響供應(yīng)商對(duì)提高算法準(zhǔn)確性的關(guān)注。

這項(xiàng)研究報(bào)告由麻省理工學(xué)院的研究生Joy Buolamwini共同撰寫，他也是算法正義聯(lián)盟（Algorithmic Justice League）的創(chuàng)始人，該組織自稱致力于解決算法中的偏見。這項(xiàng)研究表明，這些算法最擅長(zhǎng)識(shí)別膚色較淺的男性。他們?cè)谧R(shí)別女性或膚色較深的人時(shí)表現(xiàn)不佳。研究還指出，一些供應(yīng)商在向他們指出這些問題后改進(jìn)了他們的算法。亞馬遜公司對(duì)這項(xiàng)研究的回應(yīng)刊登在《紐約時(shí)報(bào)》的文章中，Buolamwini已經(jīng)發(fā)表了她關(guān)于這個(gè)問題的聲明和回應(yīng)，以及供應(yīng)商對(duì)媒體的回應(yīng)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，根據(jù)所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型，結(jié)果可能有偏差或不準(zhǔn)確。例如，亞馬遜公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)來篩選求職者的簡(jiǎn)歷，最后得到了大多數(shù)的男性候選人。這可能是因?yàn)橛糜谟?xùn)練算法的歷史數(shù)據(jù)池中男性多于女性。

通過向用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)池中添加更多的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)源，供應(yīng)商可以提高他們的人工智能面部識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

然而，供應(yīng)商也提供了一種安全閥來防止這些算法的缺陷。這些系統(tǒng)允許組織客戶設(shè)置一個(gè)閾值或置信水平。這可以根據(jù)組織為結(jié)果計(jì)劃的操作類型進(jìn)行設(shè)置。

全美零售聯(lián)盟展會(huì)展出的零售系統(tǒng)展示了它的運(yùn)作方式。例如，就性別而言，這些系統(tǒng)可能會(huì)確定某人是男性，但他們也會(huì)提供一個(gè)信心分?jǐn)?shù)，基本上說他們是67％（或其他百分比）確定這個(gè)人是男性。零售商已經(jīng)設(shè)定了他們?cè)敢饨邮艿闹眯潘健Ｒ虼?，如果有人被推斷為具?7％置信度分?jǐn)?shù)的男性，并且零售商已將閾值水平設(shè)定為60％，則客戶將看到為男性定制的優(yōu)惠。如果零售商將閾值分?jǐn)?shù)設(shè)置為70％，則客戶的67％分?jǐn)?shù)將不會(huì)達(dá)到該閾值，并且客戶將看到可以對(duì)任何客戶（男性或女性）提供的通用報(bào)價(jià)。

例如，如果風(fēng)險(xiǎn)很高，在一個(gè)可能改變某人生活軌跡的執(zhí)法應(yīng)用程序中，組織可能會(huì)將閾值設(shè)置為99％。如果風(fēng)險(xiǎn)沒有那么高，他們可能會(huì)把門檻設(shè)置在一個(gè)較低的水平。

提高隱私意識(shí)

但是，收集客戶圖像是否存在隱私問題，特別是在GDPR法規(guī)和其他新數(shù)據(jù)隱私法已經(jīng)實(shí)施的時(shí)代中？全美零售聯(lián)盟展會(huì)的其中一位展臺(tái)代表表示，客戶的圖像不會(huì)被保留。但是，會(huì)保留并分析有關(guān)訪問特定顯示的客戶的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的匯總數(shù)據(jù)，以幫助零售商深入了解其客戶。

企業(yè)是否應(yīng)該嘗試使用人工智能面部識(shí)別軟件？這可能取決于應(yīng)用程序和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。對(duì)于那些希望在數(shù)字競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中獲得優(yōu)勢(shì)的實(shí)體商店零售商來說，這些應(yīng)用程序可以開辟一個(gè)前所未有的數(shù)據(jù)和洞察世界。

在其他的情況下，采用機(jī)器視覺技術(shù)查找人們的圖像與已知圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，例如用于打擊拐賣兒童犯罪。人工智能可以展示可能的匹配，并且最終確定是否找到了匹配的人。在這種類型的應(yīng)用中使用人工智能的好處是，無論是識(shí)別失蹤的孩子還是在擁擠的體育賽事中實(shí)時(shí)識(shí)別可疑的恐怖分子，該算法都可以在幾秒鐘內(nèi)分析并進(jìn)行匹配。但是在這些高風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)用中，讓人員在循環(huán)中進(jìn)行最后一次調(diào)用將是防止這種新興技術(shù)出現(xiàn)錯(cuò)誤的重要保障。

這是企業(yè)應(yīng)該牢記的事情。人工智能識(shí)別人臉技術(shù)還是一項(xiàng)新技術(shù)，顯然它并不完美，應(yīng)該謹(jǐn)慎處理。此外，與許多新興技術(shù)一樣，到目前為止，還缺乏管理其使用的許多法規(guī)。而這些法規(guī)可能會(huì)在未來幾年內(nèi)出現(xiàn)。

人臉識(shí)別的11個(gè)誤解

1、人臉識(shí)別的成本非常昂貴

人們會(huì)覺得要讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀(jì)前十年中期以來，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元（GPU）的強(qiáng)大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對(duì)于嵌入式系統(tǒng)（例如家庭安保和門禁控制產(chǎn)品）的人臉識(shí)別應(yīng)用開發(fā)人員而言，并不需要如此復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)流程。設(shè)計(jì)高效率的算法，側(cè)重于檢測(cè)人臉、將人臉與已注冊(cè)的圖像進(jìn)行匹配，所需的處理能力將遠(yuǎn)低于研究級(jí)別的算力。

2、人臉識(shí)別非常困難

機(jī)器學(xué)習(xí)的一大關(guān)鍵難點(diǎn)是將設(shè)計(jì)流程與應(yīng)用相匹配，以便能夠在訓(xùn)練時(shí)產(chǎn)生有用的結(jié)果。但在人臉學(xué)習(xí)等應(yīng)用中，不需要從頭開始構(gòu)建這些結(jié)構(gòu)。我們可以使用基于經(jīng)過驗(yàn)證的機(jī)器學(xué)習(xí)過程構(gòu)建的平臺(tái)，它們不僅能快速提供高性能，而且提供一定程度的定制能力，滿足不同目標(biāo)市場(chǎng)的需要。

3、人臉識(shí)別需要高性能處理

很多人看到，在云計(jì)算環(huán)境中，我們將高性能硬件用于機(jī)器學(xué)習(xí)，于是他們想當(dāng)然地假定機(jī)器學(xué)習(xí)都是重量級(jí)進(jìn)程。但是，這些系統(tǒng)需要能夠適應(yīng)很多不同應(yīng)用，而且它們可以充分利用支持所有深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的開源工具。因而，即便對(duì)于推理應(yīng)用，當(dāng)使用網(wǎng)絡(luò)來分析實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)，模型具有高度的數(shù)據(jù)和計(jì)算冗余。  嵌入式解決方案可以顯著減少這些開銷，因而能夠在32位MCU上運(yùn)行復(fù)雜的人臉識(shí)別算法。

4、人臉識(shí)別不太安全

人臉識(shí)別在嵌入式系統(tǒng)中的一大重要應(yīng)用是門禁控制，如果有人手持自拍照靠近攝像頭企圖蒙混過關(guān)，需要確保門鎖不會(huì)被打開，也無法越過報(bào)警系統(tǒng)。正因?yàn)槿绱?，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集成式視覺平臺(tái)非常重要。這些技術(shù)能夠?qū)D像執(zhí)行檢查，確保將可用數(shù)據(jù)饋送到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。靈活確保管道可以處理可見光數(shù)據(jù)以及更多內(nèi)容。在這種情況下，使用紅外傳感器或圖像傳感器可以幫助系統(tǒng)能夠辨別真?zhèn)巍?/p>

5、人臉識(shí)別侵犯隱私

公眾熟悉的眾多應(yīng)用需要將原始數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，然后在云服務(wù)器上處理數(shù)據(jù)。這是很多消費(fèi)者擔(dān)憂的問題，他們不希望自己在住宅及周邊區(qū)域的活動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，甚至可能在服務(wù)器遭受惡意攻擊后被披露。有些平臺(tái)可在本地執(zhí)行所有圖像處理和人臉識(shí)別功能，例如恩智浦基于MCU的EdgeReady解決方案。數(shù)據(jù)自始至終不會(huì)離開平臺(tái)，從而確保最終產(chǎn)品可以最大程度地保護(hù)用戶隱私。

6、人臉識(shí)別在黑暗中無法進(jìn)行

具有集成人臉識(shí)別功能的安全系統(tǒng)或電動(dòng)門經(jīng)常需要在不太理想的照明條件下工作。人臉識(shí)別技術(shù)似乎要依賴于可見光才能正常工作，夜間工作或斷電可能成為一大難題。但是，通過將可見光圖像傳感器與在紅外線光譜上工作的輔助器件配合使用，或使用飛行時(shí)間數(shù)據(jù)來構(gòu)建范圍內(nèi)對(duì)象的3D映射，可以非常簡(jiǎn)單地解決這個(gè)問題。采用這種方法，無光照不再是難題，由于不要求解決方案采用人工照明，它還有助于提高實(shí)用性和降低功耗。

7、人臉識(shí)別需要人工智能方面的專業(yè)知識(shí)

整體來說，人工智能是一個(gè)非常寬泛和復(fù)雜的領(lǐng)域。僅在深度學(xué)習(xí)方面，arXiv網(wǎng)站上每天都會(huì)出現(xiàn)新學(xué)術(shù)論文，探討不同技術(shù)領(lǐng)域和新管道結(jié)構(gòu)。但如果您使用專為人臉識(shí)別設(shè)計(jì)的平臺(tái)，例如恩智浦基于MCU的解決方案，就很容易得到高質(zhì)量的結(jié)果，因?yàn)樗粌H采用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，還提供了針對(duì)任務(wù)設(shè)計(jì)的完整圖像處理工具包。

8、人臉識(shí)別的功耗很高

使用經(jīng)過優(yōu)化的人工智能和圖像處理，我們可以在MCU上運(yùn)行人臉識(shí)別，而并非在服務(wù)器平臺(tái)的高性能GPU上運(yùn)行。這帶來了更多優(yōu)勢(shì)：我們可以使用目前MCU支持的眾多節(jié)能模式。MCU解決方案不需要啟動(dòng)Linux等重量級(jí)操作系統(tǒng)，這意味著在不需要主處理器的情況下可將其關(guān)閉。但如果運(yùn)動(dòng)傳感器確定視場(chǎng)范圍內(nèi)有足夠的活動(dòng)需要注意，仍可在十分之一秒內(nèi)喚醒處理器，實(shí)現(xiàn)完整的人臉識(shí)別功能。

9、訓(xùn)練對(duì)于最終用戶來說是一項(xiàng)繁瑣的任務(wù)

早期在平板電腦和智能手機(jī)等嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的人臉識(shí)別需要一系列不同的姿態(tài)，以便有效地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于識(shí)別新用戶的臉部。隨著遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，只需讓人臉面對(duì)攝像頭一次，即可進(jìn)行特征訓(xùn)練，并將特征添加到經(jīng)過許可的用戶數(shù)據(jù)庫。

10、人臉識(shí)別的應(yīng)用受限

與任何技術(shù)相同，在創(chuàng)新公司將技術(shù)投入應(yīng)用之前，我們很難想像到技術(shù)將會(huì)如何使用。人臉識(shí)別似乎僅限于安保和門禁控制應(yīng)用，因?yàn)樗鼈兪悄壳俺Ｒ姷氖褂梅绞健５悄茈娖骱碗妱?dòng)工具可以將這項(xiàng)技術(shù)用于安全用途：禁用功能，避免小孩受傷。設(shè)備的設(shè)計(jì)目的將不再只是識(shí)別人臉，還要識(shí)別表情。設(shè)備能夠讀取情感信號(hào)，例如失望、困惑或高興，并且作出相應(yīng)的回應(yīng)，改進(jìn)整體用戶體驗(yàn)。

11、人臉識(shí)別需要重量級(jí)操作系統(tǒng)

由于深度學(xué)習(xí)的很多研究級(jí)別工具作為開源軟件工具包提供，而這些工具包是針對(duì)Linux編寫的，所以人們很容易會(huì)認(rèn)為人臉識(shí)別等應(yīng)用需要Linux。但支持核心技術(shù)的嵌入式系統(tǒng)既不需要存儲(chǔ)器成本，也不需要Linux系統(tǒng)的長(zhǎng)啟動(dòng)時(shí)間。基于MCU的解決方案可以運(yùn)行輕量級(jí)的操作系統(tǒng)，消耗的存儲(chǔ)器空間更少，啟動(dòng)時(shí)間更短，并且還支持高級(jí)電源優(yōu)化。