由百度研发的小度机器人最近又登上了媒体头条，这次不是因为解说球赛或变身点餐员，而是在《最强大脑4》大秀“智商”，单挑前三季选拔出的脑王集结的名人堂选手，第一场人脸识别比拼，就完成了不能完成的双胞胎挑战。继AlphaGo向大众普及人工智能（AI）概念后，小度通过屏幕第一次让大众清晰知道AI够做什么。小度持续霸屏，大有晋升机器人界网红之势。

　　为什么选择了小度？《最强大脑》幕后首席科学团总顾问刘嘉首度回应：“‘小度’如今在人脸识别领域暂时是排名世界第一，从计算上的难度来讲，甚至可能会超过现在特别火的AlphaGo。”目前百度在人脸识别方面处于世界第一的领先地位，和AlphaGo一样，小度背后也是使用了深度学习技术，是在计算能力方面甚至优于AlphaGo。

　　当然，人机PK并不算新鲜话题，从最早的IBM深蓝，到后来的Watson在《危险边缘》节目上的比赛，2016年的AlphaGo 4：1碾压李世石，以及前几天AlphaGo又伪装成神秘网络棋手Master……但这些PK更多是在比这一步棋该怎么走、下一步又该如何，或是去寻找答案，和《最强大脑4》的小度与名人堂选手对战有较大区别。“这次应该是人类历史上第一次在图像和声音的识别能力上跟人进行高水平PK。”百度深度学习实验室（IDL）主任林元庆表示。

　　与棋类这种被人类设计用来获得掌控感的活动相比，人脸识别并非计算机能大施拳脚的领域。单从小度在节目现场识别人脸的过程来看，就要经历人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别等极为复杂的阶段。而且在识别过程中，光照、人脸姿态、遮挡程度等因素会对人脸检测带来干扰，光照、表情、遮挡、年龄、模糊也会影响到人脸识别的精度，特别是面对年龄跨度较大的情况，由于缺乏两个年龄中间的足够数据，所以更难学习和掌握人脸的变化。

　　而《最强大脑4》首场针对人脸识别的较量中，“跨年龄赛题”的设置又增加了计算和识别的难度更大。据了解，百度IDL人脸团队主要是使用了“度量学习”，即通过学习一个非线性投影函数把图像空间投影到特征空间中。在这个特征空间里，跨年龄的同一个人的两张人脸的距离会比不同人的相似年龄的两张人脸的距离要小。同时考虑到跨年龄人脸数据的稀缺性，百度大脑使用了一个200万人脸的数据训练好的模型作为“底座”，然后用跨年龄数据对它做更新。这样不容易过拟合。然后再将这两点结合起来做端到端的训练，从而大幅度地提升了小度跨年龄人脸识别的识别率。

　　AI下棋很难，人脸识别难度更大，从下棋到人脸识别，AI在不断进化。节目组主创人员表示，选择小度参与挑战并非简单比较人脑和百度大脑孰高孰低，而是希望普及AI应用，小度能赢并非简单代表机器和人的切磋获胜了，因为机器的背后也是人，AI的突飞猛进意味的是人类能力的提升，科学技术从来都不是洪水猛兽。

　　《最强大脑4》所比拼的人脸（图片）识别和声音识别两个方向，正是AI应用领域最广的两项技术，网红小度的实用性非常强，比如已经应用于百度互联网金融业务进行身份认证，还有2016年百度在世界互联网大会期间，在乌镇落地的人脸识别闸机……“我们这次决定去参加人机PK，最重要的出发点就是希望看看百度通过这几年的研发积累，我们的人工智能水平跟最顶尖的人类相比处于哪一个水平上。”林元庆说，小度赢了源自百度的初心——用技术改变世界，百度正在逐步推进将小度背后的技术全面赋能合作伙伴，应用于安防、旅游、金融、房地产等多领域。