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化妆术，被称作是亚洲“第四大邪术”，拥有着让人类“改头换面”的神奇力量。人类世界里随意横行的“障眼法”，遇到人工智能后，依旧奏效吗？阿里巴巴的图像 AI 团队就曾做过一个实验：
他们邀请了一位仿妆达人通过化妆挑战支付宝的刷脸闸机。精心妆扮之后，她接连成为 “赫本”“紫霞仙子”“林黛玉”，然而这三次“整容”般的化妆术在 AI 面前依然失效了 —— 闸机以 100% 的准确率全部成功识别。
为什么让人类肉眼无法辨别的化妆术在 AI 面前就原形毕露？
下面让我们细细道来。
不解风情的 AI，天生自带“卸妆水”
原来，这是因为 AI 与人类之间有着完全不同的认知逻辑。
我们都知道计算机使用二进制进行存储和运算，计算机对图片的理解也不例外。人类在大千世界里看到的纷纷扰扰，在计算机的眼里最后都会变成简单的“0”和“1”。
以下面这张美女图为例，计算机以 RGB 通道的方式理解图片，RGB 可以表现 1677 万种颜色，使得 AI 能够直观的感知图片中的细节变化。
左侧为实体照片，右图为 AI 编码后的图像，AI 真乃灵魂画手是也
接着 AI 会从每个像素开始去理解，不同部位之间的边缘过度和明暗变化等特征，例如发现人的眉眼边界，肤色明暗变换。
在“灵魂画手”的画笔下，美女一步步失去“美貌”
然后运用统计的方法对低层特征进行组合重绘，形成更高层次的特征，把人脸的某个特质部位或者整张人脸勾勒出来，最后完成快速比对。
整个过程中，每一步都建立在数字的基础上，每一步AI都像是个“冒得感情”的数学高手。细挑的柳叶眉、性感的大波浪，含羞的咬唇妆……这些人类眼中千姿百态的美，在 AI 看来，也不过在数值大小存在差异的数字而已。
两张图的比对，颜值爆表的女神和相貌平平的路人，最终 AI 这里并不会有太大区别。
而“化妆术”本质是人类对色彩的灵活运用，并没有改变人类脸部的关键特征，因而很难逃过 AI 的双眼。
这样的一种极简主义的表达，在人类看来不免略显残酷。然而就是在这样简单直接的理解之上，科学家们所设计的深度学习模型在识别率上才得以超越人类。
在应用领域，阿里巴巴研发的图像 AI ——拍立淘，目前已经可以识别超过 100 万种实体，建成了世界最大的商品图搜系统。
也许有人会诧异，别说 100 万种实体，就算是 1 万种，记忆高手也很难记全，AI 又是如何做到的？
秘诀在于 AI 有着人类难以望其项背的三大能力：
- 更广泛的认知来源。一般来说，人类只能通过周围环境和社交活动来获得新的认知，而通过大规模学习标注好的数据，AI 可以识别越来越多的实体，并且 “看”得越多，AI 识别得越好。
- 更细致的认知能力。除非长时间观看，人类很难关注到单张图片的每个细节信息。而 AI 不会错过任何一个细节：每个像素点都会被平等地对待，每个像素点都得到相同的处理过程，每个像素点之间都会用相同的方法用于特征提取，最终形成一套可以被快速复制，支持高并发的实体识别系统。
- 更敏捷的认知迭代。AI 能够不断根据新的数据调整自己，纠正已有偏差的参数，做到在整体所有图片上最好的识别效果。例如阿里的图像 AI，就建成了可以支持以支持数十亿图片分类训练的超大平台。凭借集群化的大规模训练，AI 甚至可以做到一日之内看完普通人类数十年内看到的景象。
这样循环往复的训练下，AI 识别的实体数就能够超出人类的认知范围。
用了 60 年，AI 才学会人类与生俱来的“天赋”
AI 的这种能力不是生来就有的，甚至在计算机诞生之初，都不具备视觉功能。
对人类而言，“认人”似乎是与生俱来的本能：刚出生几天的婴儿就能模仿父母的表情，我们可以毫不费力地从照片中找到熟悉的面孔，即便是暗淡灯光下，我们仍能认出楼梯末端的朋友；
这让我们甚至难以意识到这是亿万年来进化而来的神奇能力：只凭极少细节就分辨彼此。
然而，计算机并没有几亿年的演化时间教它辨别色彩、轮廓和形状等特征。“认人识物”这项对人类而言轻而易举的能力，对计算机而言却是步步维艰。
世界上第一台照相机出现在 1839 年，在计算机诞生的 20 世级 40 年代，照相机已经成为了一种大众技术。但让计算机和照相机实现真正意义上的交融，却让人类科学家付出了 10 年努力。
中间的鸿沟在于把图片翻译成计算机能理解的语言。直至 1959 年，计算机终于第一次“解码”了来自人类世界里的图像，美国科学家 Russell 研制了一台灰度处理器，可以把图片信息为二进制机器所理解的语言。
要让AI真正完成认知上的超越，仅给机器装上“眼睛”是不够的，还要赋予AI像人类一样的大脑。
这项工作的重大进展来自神经生物学的启发。1981 年，神经生物学家大卫·休伯尔和托斯坦·维厄瑟尔发现人类视觉系统是一个分级的结构，人工智能科学家可以仿照人类大脑的认知结构，以人造神经元作为神经细胞，用不同方式连接的神经元代替不同的视皮层区域，以此赋予 AI 像人类一样的思考能力。
世界上第一款现代意义上卷神经网络的发明者 Lecun，并成功教计算机识别出数字
神经网络的发明，推动了视觉 AI 在 2012 年完成了革命性的突破。这年，搭载神经网络的 AI ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）上一骑绝尘，首次在识别准确率上完成了对人类的超越。
至此，人类给计算机装上的这双“眼睛”终于有了媲美人类认知的能力，但识别万物只是计算机 AI 发展的第一阶段。
从“看见”到“看懂”，我们在路上
对于我们人类而言，视觉不仅仅是为了看见，而是为了对看见的事物做出反应，更好地理解这个世界。因此，阿里科学家的也希望能够赋予计算机这样的能力。
视觉对话技术有望帮助视障人士再造一双 AI 眼，通过提问阿里 AI，盲人可以随时了解自身所处的周围环境
阿里图像 AI 正在加大投入对视觉对话方向的研究，这项技术需要综合集成图像识别、关系推理与自然语言理解三大能力。
它要求 AI 不仅能够有效识别图片里的实体以及它们之间的关系，还要推理出图片所描述的事件内容，同时顺畅与人类讨论，最终推动 AI 拥有对真实视觉世界的理解与推断能力。
前不久，谷歌运用 1000 块 TPU 重建了完整果蝇大脑神经图，整整 40 万亿像素，这是目前 AI 在神经元研究上的最新进步。
果蝇被作为试验动物，它的大脑神经元为 10 万个，而人类大脑的中的神经元多达 1000 亿个。在人类的大脑面前，目前的 AI 还只像个孩子。
回顾计算机视觉技术的重要突破，都来自于人类将自身能力成功的“复制”给了 AI。人类越了解自身，就越能创造出更高级的 AI。最终在 AI 强大的进化能力下，也会帮助人类扩展出新的认知。