眾所周知，人工智能主要圍繞感知、認(rèn)知以及創(chuàng)造這三種能力。

感知能力包括人臉、語音、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯等，認(rèn)知能力包括阿法狗下圍棋、自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等，創(chuàng)造能力包括作曲、繪畫、作詩等。創(chuàng)造能力我們?nèi)祟愡€遙遙突出，短期內(nèi)不會(huì)被超越，但認(rèn)知和感知能力，目前已經(jīng)在商業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

2015年，老襯創(chuàng)業(yè)一款家居App，決定植入市場(chǎng)還屬空白的一個(gè)AI功能，需要SLAM（位置定位與建圖）這種感知技術(shù)，找商湯等頭部AI公司接觸一圈，既沒有SDK也很少相關(guān)研究，最后只能和國(guó)外公司購(gòu)買，過程中浪費(fèi)了大量時(shí)間和人力物力。

那時(shí)查閱國(guó)外大量的AI資料發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展背后，其實(shí)主要依賴美國(guó)極為復(fù)雜的政府和軍方關(guān)系，如今人臉識(shí)別技術(shù)早已應(yīng)用在短視頻和直播等熱門領(lǐng)域，但這個(gè)話題至今在國(guó)內(nèi)還是空白，所以籍此機(jī)會(huì)，為大家八卦一篇野史。

01

人臉識(shí)別技術(shù)的早期階段，有著非常濃重的政治色彩，甚至與核武器都有一些淵源。人臉識(shí)別之父伍迪布萊索（Woody Bledsoe），早在1960年以前，就已經(jīng)在研究機(jī)器識(shí)別的相關(guān)技術(shù)，還得到了美國(guó)最秘密機(jī)構(gòu)---中央情報(bào)局（CIA）的贊助。

情報(bào)機(jī)構(gòu)的贊助背景，使得伍迪布萊索對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)基本緘口不言，直到2000年以后CIA逐漸解密，大家才公認(rèn)布萊索是最早研究人臉識(shí)別技術(shù)的科學(xué)家，而且早在1965年就首次獲得成功，1967年再次優(yōu)化效率，只是出于“政治原因”沒有論文問世。

伍迪布萊索1921年出生于美國(guó)俄克拉荷馬州的梅斯維爾鎮(zhèn)，家里有12個(gè)兄弟姐妹，生活過得非常貧困，父親在他12歲時(shí)就去世了，為了補(bǔ)貼愈加拮據(jù)的生活，他高中畢業(yè)就開始做苦力活，每天干活12個(gè)小時(shí)，并且沒有周末，后來因?yàn)槎?zhàn)爆發(fā)，他才辭掉工作去參軍。

軍旅生涯讓伍迪布萊索從一個(gè)參戰(zhàn)者角度見識(shí)到了原子彈的力量，這讓他對(duì)核武器異常著迷，二戰(zhàn)勝利之后，他迫不及待回到學(xué)校，2年半就完成了大學(xué)學(xué)業(yè)，然后又去伯克利讀到博士，畢業(yè)后直接去了Sandia公司從事核武器研究，和氫彈發(fā)明者之一的烏蘭做了同事，還親眼目睹過一場(chǎng)氫彈試驗(yàn)。

伍迪布萊索的編程技術(shù)，早期純粹是為了模擬和計(jì)算核爆炸數(shù)據(jù)，之后隨著對(duì)計(jì)算機(jī)理解愈加深刻，他開始喜歡上機(jī)器替代人類識(shí)別事物這件事，和Sandia公司的同事布朗寧共同研究出一個(gè)稱為N元組的算法，應(yīng)該就是機(jī)器識(shí)別這個(gè)領(lǐng)域的最早雛形，那時(shí)他的夢(mèng)想是未來造出一臺(tái)識(shí)別所有事物的機(jī)器人。

1960年，伍迪布萊索和兩個(gè)同事離開Sandia公司，共同成立一家新公司，名叫全景（Panoramic）。相比較伍迪布萊索后來的經(jīng)歷，全景公司期間的大多數(shù)工作至今都還是謎，大概那時(shí)研究的項(xiàng)目大多都與國(guó)防有關(guān)。

中央情報(bào)局（CIA）2001年解密一個(gè)資料，二戰(zhàn)期間CIA發(fā)起過一個(gè)項(xiàng)目叫做MKUltra（控制人腦用于獲取情報(bào)、逼供等），這個(gè)項(xiàng)目因?yàn)槟萌梭w做實(shí)驗(yàn)，在美國(guó)引起很大輿論，MKUltra項(xiàng)目的研究范圍很廣，合作了80多家知名科學(xué)機(jī)構(gòu)，其中就包括全景公司。

另一個(gè)是2014年King-Hurley公司的解密，King-Hurley向MuckRock（美國(guó)一個(gè)和政府索要信息公開的非營(yíng)利組織）公布1963年他們就已經(jīng)在研究人臉識(shí)別技術(shù)，而且合作者就是伍迪布萊索。值得一提的是King-Hurley也被證明是中央情報(bào)局的殼公司，

King-Hurley的解密透露，伍迪布萊索在1964年匯報(bào)進(jìn)度時(shí)稱，頭發(fā)生長(zhǎng)、面部表情和衰老狀態(tài)，這三種因素超出了當(dāng)下的計(jì)算機(jī)能力，建議增加預(yù)算，尋找新方法。1965年底，他終于在一款稱為RAND的平板電腦上，第一次實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別。

CIA在2005年又一次解密，伍迪布萊索1967年離開全景公司以后，也許是最后一次和CIA合作了人臉識(shí)別項(xiàng)目，除他以外還有一個(gè)科學(xué)家叫彼得哈特（Peter Hart），后來哈特引領(lǐng)了斯坦福研究所（后獨(dú)立成為著名的SRI）的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。CIA的項(xiàng)目叫做“快速篩查照片和肖像數(shù)據(jù)庫”，解密文件稱該項(xiàng)目可以將搜索時(shí)間縮短100倍。哈特后來回憶，出于“政治原因”，他和布萊索當(dāng)時(shí)的研究，不能發(fā)布公開論文。

到了1970年，有朋友告訴伍迪布萊索，貝爾實(shí)驗(yàn)室里有位叫萊昂哈蒙（Leon Harmon）的科學(xué)家也在研究人臉識(shí)別，1973年11月，哈蒙發(fā)表了“人臉識(shí)別”第一篇公開論文，因此登上了《科學(xué)美國(guó)人》封面。

這是布萊索在1965年就應(yīng)該獲得的榮譽(yù)，此時(shí)他已經(jīng)開始研究自動(dòng)推理，還是評(píng)價(jià)了哈蒙的人臉識(shí)別論文說，哈蒙的研究至少還落后他和哈特5年時(shí)間。

在隨后的二十多年里，伍迪布萊索在自動(dòng)推理領(lǐng)域獲了獎(jiǎng)，又擔(dān)任過美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)主席，但他在人臉識(shí)別領(lǐng)域的巨大成就，很長(zhǎng)時(shí)間以來并沒得到世人認(rèn)可，這位科學(xué)家1995年10月4日去世時(shí)，身份跟人臉識(shí)別沒有太大關(guān)系。

02

人臉識(shí)別的技術(shù)發(fā)展，從伍迪布萊索開始，大部分時(shí)間都是由美國(guó)政府部門主導(dǎo)。

萊昂哈蒙發(fā)完論文，此后也都是在做計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的研究，他離開貝爾實(shí)驗(yàn)室去了凱斯西儲(chǔ)大學(xué)，擔(dān)任生物醫(yī)學(xué)工程系主任，之后指導(dǎo)博士生托馬斯克魯拉（Thomas Collura）在腦電圖領(lǐng)域獲得了成功。

1991年，特征臉（Eigenface）算法被應(yīng)用在人臉識(shí)別，首次實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)檢測(cè)人臉。這項(xiàng)技術(shù)是霍普金斯大學(xué)的希洛維奇（Sirovich）提出，再由麻省理工學(xué)院（MIT）“連接科學(xué)”的創(chuàng)始主任亞力克斯彭特蘭（Alex Pentland）發(fā)揚(yáng)光大，彭特蘭在2012年被《福布斯》評(píng)為“全球7個(gè)最強(qiáng)數(shù)據(jù)科學(xué)家之一”，獲此殊榮的還有谷歌創(chuàng)始人拉里佩奇。

彭特蘭對(duì)人臉識(shí)別的另一個(gè)貢獻(xiàn)，是后來他親自參與了人臉識(shí)別技術(shù)的首次商業(yè)化，也是和國(guó)防部合作。

1993年，國(guó)防部旗下的高級(jí)研究局（DARPA）發(fā)起一個(gè)FERET項(xiàng)目，在全美選拔五組人臉識(shí)別領(lǐng)域的頂級(jí)專家團(tuán)隊(duì)，研發(fā)最先進(jìn)的人臉識(shí)別算法和數(shù)據(jù)庫，主要目的用于安全監(jiān)控和情報(bào)獲取，亞力克斯彭特蘭就是其中一組，國(guó)防部此舉后來被很多人稱為計(jì)算機(jī)視覺元年。

FERET項(xiàng)目從1993年9月份開始，總共經(jīng)歷了三個(gè)階段，每個(gè)階段的時(shí)間都是一年。

第一年考驗(yàn)五組團(tuán)隊(duì)的科研能力，只有三組團(tuán)隊(duì)成功了（包括彭特蘭所在的MIT組）。第二年這三組團(tuán)隊(duì)繼續(xù)深入研發(fā)和完善可用性。第三年測(cè)試性能和制定標(biāo)準(zhǔn)，他們成功建立了第一個(gè)人臉數(shù)據(jù)庫，同時(shí)確定了人臉識(shí)別技術(shù)和性能檢測(cè)的所有流程標(biāo)準(zhǔn)。

FERET項(xiàng)目從1997年開始在各大政府部門商用，而且變更了項(xiàng)目管理權(quán)，從國(guó)防部旗下的DARPA研究局移交給了美國(guó)商務(wù)部旗下的技術(shù)研究院（NIST），由NIST研究院開始普及商用，并且繼續(xù)完善優(yōu)化算法和性能，到今天，NIST已經(jīng)擁有200多種人臉識(shí)別算法，還有超過800萬人的人臉數(shù)據(jù)庫。

2000年以后，NIST研究院又在FERET項(xiàng)目基礎(chǔ)上做了延伸，先后發(fā)起兩個(gè)新項(xiàng)目FRVT和FRGC，F(xiàn)RVT是評(píng)估技術(shù)可用性，測(cè)試算法系統(tǒng)性能，為采購(gòu)技術(shù)的相關(guān)部門提供檢測(cè)報(bào)告。FRGC則是面向市場(chǎng)上的公司和團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合其他部門的定制化需求，發(fā)布競(jìng)標(biāo)比賽，F(xiàn)RVT負(fù)責(zé)對(duì)接評(píng)估，幫助不同部門完善人臉識(shí)別系統(tǒng)的個(gè)性化要求。

美國(guó)諜戰(zhàn)大片中很多關(guān)于人臉識(shí)別的劇情，在現(xiàn)實(shí)生活中其實(shí)早已實(shí)現(xiàn)。美國(guó)軍方從2004年開始建立自動(dòng)化生物識(shí)別系統(tǒng)（ABIS），不僅包括人臉識(shí)別，還有虹膜、指紋、DNA等生物數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫大約有800萬個(gè)身份信息，而且正在快速增長(zhǎng)。

比較知名的應(yīng)用記錄是在2011年，美國(guó)軍方承認(rèn)使用人臉識(shí)別來尋找本拉登，其他諸如警察局取證、機(jī)場(chǎng)監(jiān)視等已經(jīng)不勝枚舉。

03

2010年，隨著Facebook加入人臉識(shí)別功能，人臉識(shí)別開始走向個(gè)人。

從支付到美顏，全球互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛跟進(jìn)，2017年蘋果iPhone X首次發(fā)布人臉解鎖功能，搶購(gòu)一空同時(shí)引爆了市場(chǎng)，如今人臉識(shí)別已經(jīng)應(yīng)用在了方方面面，短視頻、直播這些每天都會(huì)高頻出現(xiàn)在我們身邊。

近期，美國(guó)一家人臉識(shí)別公司Clearview AI因?yàn)榭蛻裘麊涡孤队忠鹆塑幦淮蟛?，這家公司在社交媒體上抓取了30多億張照片，可以精準(zhǔn)查詢用戶的敏感信息，天使投資人是貝寶（PayPal類似支付寶）創(chuàng)始人，也是美國(guó)著名的科技捕手彼得蒂爾（Peter Thiel）。

Clearview AI一直聲稱其合作對(duì)象是政府部門，其實(shí)早在2018年，他們就輔助一位億萬富豪，獲取女兒在曼哈頓餐廳的約會(huì)情景，包括約會(huì)者的身份信息。此次他們被入侵，泄露出來的客戶名單長(zhǎng)達(dá)2200多個(gè)，包括NBA、百思買、梅西百貨、沃爾瑪?shù)?7個(gè)國(guó)家/地區(qū)的不同機(jī)構(gòu)和個(gè)人，并且Clearview AI是在全球抓取照片，不僅限于美國(guó)。

如今Facebook、Twitter、YouTube等社交媒體陸續(xù)禁止了Clearview AI抓取，但這種以販賣個(gè)人敏感信息為商業(yè)模式的行為，市場(chǎng)早已有之。

與SaaS的軟件即服務(wù)一樣，很多市場(chǎng)調(diào)研、大數(shù)據(jù)類機(jī)構(gòu)都自稱自己是人臉識(shí)別即服務(wù)，這觸發(fā)了人們又一次的科技倫理討論，如果我們個(gè)人的敏感信息被大量私人機(jī)構(gòu)掌握，未來將會(huì)帶來什么樣的后果。

04

疫情當(dāng)前，除了短視頻、直播以外，新的防疫“高科技”也火了，刷臉驗(yàn)證身份以及自動(dòng)測(cè)量體溫的設(shè)備開始廣泛應(yīng)用。

車站、酒店、商超、小區(qū)、辦公區(qū)等公共場(chǎng)所均有擺放，只要有人從鏡頭前經(jīng)過，后臺(tái)工作人員就能獲得數(shù)據(jù)，甚至無需摘下口罩，不僅避免了交叉感染，也大大提升了檢測(cè)效率。

人臉識(shí)別技術(shù)包括圖像采集、人臉定位、身份確認(rèn)等多種學(xué)科，目前國(guó)內(nèi)技術(shù)較強(qiáng)的公司有商湯、曠視和BAT等，大多數(shù)人臉識(shí)別App和硬件設(shè)備，都是直接采購(gòu)這些公司提供的API/SDK，不用自己開發(fā)。

當(dāng)機(jī)器被賦予了更多能力，海量數(shù)據(jù)匯總以后的評(píng)估預(yù)測(cè)會(huì)超出我們?nèi)祟惖闹腔酆芏?，能夠極大的優(yōu)化工作效率以及預(yù)防犯罪，但與此同時(shí)，這個(gè)“黑匣子”同樣也引發(fā)了很多令人不安的倫理問題。

除了大量討論AI未來的不可控以外，近在眼前的隱私問題，以及大家普遍關(guān)注的失業(yè)可能，就已經(jīng)迫在眉睫。

機(jī)器開始承擔(dān)多種復(fù)雜化工作，而且效率遠(yuǎn)勝人類。比如自動(dòng)駕駛，我國(guó)僅貨運(yùn)司機(jī)數(shù)量已經(jīng)超過3000萬，出租車加網(wǎng)約車司機(jī)數(shù)量更多，機(jī)器學(xué)習(xí)遠(yuǎn)超個(gè)人學(xué)習(xí)新技能的速度，那么隨著5G快速發(fā)展，類似失業(yè)這種現(xiàn)象將不可避免。

我們顯然會(huì)擁抱AI，但同時(shí)也要敬畏和警惕新科技。

參考資料：

1、《紐約時(shí)報(bào)》:Before Clearview Became a Police Tool, It Was a Secret Plaything of the Rich

2、《BuzzFeed》:Clearview’s Facial Recognition App Has Been Used By The Justice Department, ICE, Macy’s, Walmart, And The NBA

3、《NIST》：Face Recognition Technology (FERET)

4、《連線》雜志：The Secret History of Facial Recognition

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