人类扳回一局，打败人工智能的竟然是他！-天下网商

文 / 天下网商记者 陆文斌

能够从500杯水里观察到细微差别的王昱珩（下文称水哥）刚刚战胜了人工智能，面部仍保持着一如既往地不苟言笑。他穿得一件白色T恤上，有其亲手写着的“心静自然凉”五个字，衣服上没有多少汗水留下的印记。旁边的“蚂可”之父陈继东（花名皮东）早已汗如雨下。

这是水哥战绩里唯一一场与人工智能和网红相关的比赛。他曾在《最强大脑》节目中，从同质同量同水源的520杯水中选出了特定的一杯水，获得了“水哥”的昵称。

挑战水哥的“蚂可”从2016年初开始正式“行走江湖”。它是一款能够识别人脸的人工智能机器人，已经被应用于支付宝和网商银行的互联网金融领域。 “蚂可”由蚂蚁金服生物识别技术小组与Face++合作研发诞生，经过几个月的深度学习，它已经识别过超过500万张的人脸，“看”过的照片超过1.2亿，称得上是“阅人无数”。蚂蚁金服的数据称，人脸识别精度达到99.6%。

令人心生疑问的是，为何谷歌的AlphaGo能够战胜李世石，阿里云“小Ai”可以成功预测《我是歌手》总决赛的冠军，而同样具有深度学习功能的“蚂可”却在人际交战中败下阵来？

回顾现场 人工智能2:3不敌水哥

母亲将他人照片错认为自己的网红女儿 显得一脸尴尬

水哥的眼睛如同装了显微镜。他曾在十分钟内，从700份口红印迹中，准确无误锁定四枚唇印。这也是蚂蚁金服邀请他的原因，他也很痛快接受了 “蚂可”的战书。

这一次，水哥要和蚂可一同挑战识别50张网红脸，凭借准确率一较高下。

网红脸无疑为挑战增设了难度。正式比赛开始前，主办方邀请了一位网红的妈妈上台，让她从若干张照片中选出1张女儿的照片，却以失败告终。观众们惊呼“连妈妈都认不出亲生女儿”时，水哥脸部微微一笑，但是立刻收住，回到处变不惊的状态。

3点10分，双方登台，握手。计时开始，意味着人机交锋的第一场战役打响。

“蚂可”正式出场，它的身体是两台电脑，电脑连接的一台普通摄像机是它的眼睛。由5个人组成的团队显得井然有序，一名工作人员负责扛着摄像机来回走动，皮东带领着另外3位数据分析师仅仅盯着屏幕。水哥则是单枪匹马。

三轮比赛规则

耀眼的灯光投向舞台，墙上150张照片不时反光。较差的光线增加了比赛的难度，水哥和蚂可都不停地奔波在三位网红和照片墙之间。有时候，水哥盯着某一个网红，直到网红现出尴尬的笑容。与此同时，蚂可的“眼睛”有条不紊的扫描着每一张脸孔和照片。

（水哥和蚂可辨认网红和照片的细节）

22分19秒，蚂可团队提交答案。而水哥仍在网红和照片墙中间来回走动，细细盯着一张脸孔，一观察就是1分钟。时间分秒流逝，29分26秒，水哥写下答案，提交给公证处。第一回合，蚂可与水哥打成平手，双方的准确率为100%。

水哥没有做任何的休息。第二回合开始，重新抽取三位网红登台，但是照片墙上的照片由150张增加到了300张。但这难不倒水哥和蚂可，27分04秒水哥上交答卷,一分钟后蚂可团队也完成辨认。双方又一次打成平手。

成败的关键落在了第三局。难度再次增加，蚂可和水哥需要从80张网红的童年照片中选出2张，与现场的两位网红匹配。仅仅80张照片，水哥在两位网红和照片墙来回穿梭了几十次。蚂可则迅速录入完80张照片后，运算比对了几十秒，又重新登场，再次确认。

等待最终答案揭晓

第三回合进行到第15分钟，水哥写下一个答案，再次返场寻找下一个。6分钟后，他没有一丝犹豫就提交了答案。与此同时，蚂可再次返场辨认网红，旁边的皮东坐在座位上，一直汗水涔涔。直到28分02秒，蚂可团队确认答案。

第三轮答案揭晓，双方都出现了不同程度的失误：蚂可找出的两张童年照片和现场两位网红均不匹配，而水哥认对了一位网红，误判了另一位。

蚂可以二平一负的成绩败给水哥。在今年人类与人工智能的较量上，水哥为人类智商扳回一局。

人脸识别+其他生物特征验证更安全

一项赛前的调查显示，61%的网友认为人类选手水哥会赢。

对于蚂可战败的结果，皮东也表示早有心理准备。他解释说，作为用人脸识别技术做身份验证的智能机器人，蚂可应用在互联网金融真实身份验证的场景，与这场人机大战的特殊认人场景非常不同：用户使用人脸识别远程在线验证身份、登录账户或找回密码，都是一对一的比对（与之前用户身份信息已经绑定的人脸采集图像进行匹配），比赛现场则是一对N识别（从人脸图像库中搜索出一个最相似的人脸图像）。无疑，这对于蚂可而言，是一项新的挑战。

此外，蚂可识别用户人脸是从二维图片中提取600多个关键点，进行交叉验证和动态识别，而PK现场，在光线角度姿态等复杂的状态，在大量长相妆容相似的美女集中出现的照片集合识别，光靠眼睛是不够的，人脑的综合推理与分析显得更为重要。

“人和机器各有所长，这次和人类最强大脑的PK，说明机器学习人类的大脑，路还很长。”皮东说，机器是“看”，人是“认”，大自然经过了5亿4千万年的努力才完成了“认”的工作，而这努力中更多的部分是在进化我们的大脑内用于处理视觉处理的器官，而不是眼睛本身，所以“认”是从眼睛采集信息开始，但大脑才是它真正呈现意义的地方，而目前的人工智能还只是学到了一部分大脑的智能。

皮东对《天下网商》说，生物识别智能进入商用，尤其是金融领域，很有必要运用多种生物特征交叉比对验证，“除了人脸识别、还要综合运用指纹识别、声纹识别，眼纹识别等多因子生物特征，更好、更安全地服务用户。”

（编辑：刘杰）