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商汤科技杨帆:人脸识别的安全等级已超银行密码

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网易科技讯10月28日消息,由网易科技和网易智能主办的第七季“网易开物沙龙”今日在杭州浙江大学召开,本次沙龙的主题为“AI将引发生活大爆炸?”。会上,商汤科技联合创始人杨帆于沙龙上发表了主题演讲。

杨帆指出目前比较实用化的人工智能的技术,图象视频分析,语音识别和自然语言处理是现在主要的三个方向。

人工智能的爆发以及大数据的分析实质是围绕如何自动高效地提炼海量信息中有价值的核心信息展开的。杨帆表示,随着核心引擎的技术水平的进步,未来我们对于多种形态,不同媒介形式下的信息分析,特别是图像视频这种自然信息分析,会有更大的提升和发展空间。

杨帆提到目前互联网金融行业广泛使用到了基于计算机视觉与深度学习技术的刷脸登陆和刷脸注册等,这是因为我们国家拥有独一无二的全体公民的人脸肖像库,当把身份证号和姓名提供到公安部的身份信息核验中心,背后只有一张肖像对应。据杨帆表示,商汤科技的人脸识别互联网金融场景的误识率达到一千万分之一,其安全等级超过普通银行六位数字密码一个数量级。因为会出现犯罪分子经常用照片和视频刷脸的情况,商汤科技将深度学习应用在非法攻击判断上,结合活体检测对同类攻击进行有效防范。

杨帆表示技术在进步中要多考虑到如何去跟产业需求进行更加紧密贴合、整合,真正的解决产业中所面临的问题。利用日益增进的技术潜移默化的改变未来的生活。(五比一)

以下为演讲实录:

杨帆:今天很高兴有机会从北京南下到西子湖边聊聊,商汤几个办公室,北京深圳香港,华东来的比较少,浙大也是我个人也非常仰慕的一个学校,非常优秀的学校,非常好的专业的人才,今天很高兴跟大家聊。

商汤其实可能有的人会知道,我们讲说人工智能其实刚才的很多专家学者各位前辈都讲了很多,我这里不讲大的东西了,我今天聊聊我们看得到比较实用化的人工智能的技术,还是这三大方向:图象视频分析,语音识别和自然语言处理是行业现在主要的三个方向。

这个过程中这些认知类的技术最终都需要核心的智能引擎,商汤核心会关注在计算机视觉的相关技术以及对应的核心智能引擎的一些创新和落地之上。为什么来做这一块,个人有一点的心得抛砖引玉:我们回顾过去几十年信息产业的发展,不管从最早的桌面时代到后来的互联网时代再到移动互联网再到前几年有人说万物互联、万物智能,虽然这个大的概念大的平台一直在变,其实背后都有很清晰的脉络就是信息,整个的产业其实它围绕我们如何更好更快更方便的从世界各个角落获取不同维度,不同的信息,接下来如何更好更快更低成本的把信息传输集中到一起,存储下来,接下来我们如何对这样的信息更好更快自动的分析,把中间更有价值的部分提炼出来,再下一步把这些有价值的部分思索探索如何反馈到我们各行各业,反馈到每个人的生活中,最终完成一个信息的闭环。

我这里不展开讲,大家可以想像一下其实我们过去的几十年间整个信息产业中所面临的各行各业,他们其实都是在整个闭环中不同的环节取得了突破成就给我们的生活带来了改变从而获得成功。这整个闭环最中间最核心的环节就是信息的处理,信息中间有价值部分的提炼,,包括我们今天讲人工智能大的爆发,讲大数据的分析,其实你去看它都是围绕这一点展开的。

接下来说我们再回过头去看,可能这几十年我们发现对于核心信息的提炼和分析其实绝大多数,95%以上都是对于文字信息来做的,为什么?因为其实文字信息本身就是经过人类二次提炼的,相比其它媒介的载体而言,比如语音、图象、视频,更加自然的信息媒介而言,因为它经过了人工的一次提炼,再进行二次提炼是更简单的,所以我们能够更好更快更优先的在这个领域取得突破,典型的例子如搜索引擎给我们带来了巨大的改变。但是我们整个产业行业往前走我们去看,作为一个人,有科学研究表明人每天接收的信息70%以上来自你的双眼、视网膜,无疑人与人之间进行交互,图像视频语音更加符合人和人交互的信息载体形式,在未来会有更大的空间,绝不会像今天这样占很小很小的一部分。为什么今天占的小?因为它更难,然而我们走到今天会有一些新的技术出来,一些新的技术平台出来,能够帮助我们在这样的一些更加原始、自然的包括语音、图像,视频在这样的信息上拥有了比以往过去十年更加强大的分析和处理能力,这也是大家看得到在过去几年相关技术的快速落地应用。包括像Siri的语音的自动识别,再有现在很多的大会有自动的将演讲语音转变成文字的翻译,然后也包括说我们在图像视频领域很多的应用,像人脸识别的刷脸,这些应用其实它都是。随着技术进步,我们逐渐开始在这些蕴含更加丰富信息量的信息载体中,有了一些机会去做一些事情。

所以我们讲说往未来看,随着我们核心的引擎的技术水平的进步,我们对于多种形态下的不同媒介形式下的信息分析,在未来其实会有更大的空间,不只是像今天看到的。

那归根结底商汤要做的事情,我们有一帮志同道合的人,有一些这样的技术打造能力,希望基于这样的技术和引擎平台,依托于大的行业的数据去为不同的2B的行业提供这样的一些基于视频技术的解决方案帮助他们解决现有产业中解决的问题。不仅是人力成本还是产业效率的问题,特别当有些技术到一个突破点的时候,会给产业本身带来一些大的价值性的改变。所以说实在话我们毕竟是一个做初创公司要赚钱,要做一些实际的工作,我们不要上来就去想做很大很通用的事情,这些很难是远大的目标需要一步步来,我们先看看我们在哪些具体行业中有机会,我们从一点一滴做起,用这样大的行业数据的累积能够给每个人的生活带来哪一些细微的改变。我们讲说抬头看天,低头也要看路。我今天会讲一些我们在现实中落地会用到的产品来佐证这一点。

第一个这个相信很多人用过,互联网金融行业广泛使用的刷脸登陆和刷脸注册,这件事情为什么会火起来?国家强调普惠金融,大量的金融业务从线下到线上的时候,会发现一个问题:当网络安全存在巨大挑战的时候,你会发现我作为一个金融企业我给一个人放贷,我需要知道在远程手机那端的人到底是谁,是不是他宣称的使用者。这个过程中不管你的验证码、密码等一切外物的方式都无效,手机可能被偷,密码也可以,在互联网不知道对方是猫是狗的情况下,能够验证对方是谁唯一的方式就是提供它自身具备的不可替代的特征,所以我们会提出生物特征识别,这里有人脸、指纹各种各样的生物特征。但是最终发现只有人脸识别被规模化应用了,原因也很简单,是因为我们国家拥有独一无二的全体公民的人脸肖像库,当你把身份证号和姓名提供到公安部的身份信息核验中心,背后有一张肖像。只有这样的场景,才能够在服务端进行远程核验的能力,有标准答案库存在的时候,最终远程的应用才达成真正可以被现实落地的地方。我们今天去做,为什么会看到整个人脸识别刷脸会在越来越广泛的被金融企业应用而不是其它的一些生物技能特征,除了技术的进步,还要看商业逻辑中有哪些具体的组成部分来达成闭环。

当然这里面技术进步也是非常重要的。我们今天能够把人工智能至少在金融刷脸场景做到的精度,我说出来各位觉得非常可怕,甚至我自己一年前,我们公司的研究的同事们在一年前他们也不觉得他们能够达到今天的水平。一般做刷脸这里面有两个指标:一是我本人刷脸有多大的概率会刷不过,意味着这个东西有多好用,一般现在行业会把这个比例控制在5%,大概刷20次有一次不过,这样的一个情况认为它还算好用,不到99%是因为这个指标太高对另外一个有影响,我们会尽量的压低另一个指标,别人刷你的脸有多大几率会被误判,就是误识率。这个指标商汤在今天线上业务中可以达到非常可怕的数字,一千万分之一,等效于是七位数字密码,其实已经超过不管现在手机的4位验证码,银行的6位密码,安全等级已经超过了。

但是其实大家会看到,刷脸识别还是有其他的问题,这里面很重要的一点当我们真正的把一些新的技术应用到产业落地的时候你会发现那个犯罪分子不会这么傻,不会用TA的脸试你的脸,往往用你的照片、视频进行刷脸。这是我们线上数据真实看到的,来自于犯罪分子的,有PS换脸,有3D的模型或者视频的工具,非常多这样的方法来攻击你的刷脸。

但是我们最终怎么去解决它呢?让我来讲,最好最优的解法仍然是依靠你的技术优势,我个人的经历,我之前在微软做产品转化,你会发现技术在实际场景应用时,经常会遇到实际的一些特殊的小的困难让你的整个技术丧失实用价值,这就是所谓的“最后一英里问题”。那个年代在深度学习和增强学习现在这一波新的技术出来之前,我们做一些技术创新,你会发现研究人员技术人员往往对这些问题真的能做的很有限,很多机器学习算法是他的脑子想出来的,面对真实世界复杂维度的很难给这类问题一个及格的答案,最终工程人员产品人员用各种各样的技巧和牺牲代价来解决。但是在今天我们对最后一英里问题能够有一个更加好的答案,是什么?当我们拥有更加强大的武器,我们可以用人工智能引擎更快速的解决它。回到刷脸这个例子,这是我们线上实际的业务统计。这是一个被非法攻击最狠的客户,去年11月15号到今年年初两个月,蓝色是人均访问量,当时人均的日访问量在一百万左右,黄色的线是我们当时最终在确认的攻击的数量,而灰色的线是我们通过深度学习的算法和数据快速迭代,在线上所能够直接防御住的数量。正是因为有了深度学习的武器才能够在非常短的时间进行快速的迭代,一天上线一个新模型,最终把这样的非法的攻击扼杀掉。这个东西最终会对我的商业行为带来非常大的价值,从那以后对于金融客户,我不需要跟他讲一千万分之一的误识率,只要给他看这两张PPT,就能够反应我们的人工智能引擎实际给我们带来的贡献。

这是我们给小米做的网络相册,我们给华为做的物体的分类相册,跟去年的谷歌photo跟苹果7出的智能相册一样。包括今年会给oppo和vivo提供此类的功能,这里还会有娱乐化的应用。这里稍微花点时间讲点故事,小米相册,我给它提供的更多的底层的技术引擎平台,包括对于人脸和照片的信息提取,当你的基础分析能力足够强,一个好的产品经理可以玩出非常漂亮的功能,就是当你打开这个功能,你的手机会自动换屏保,但是保证每次都是你们家小孩的照片,而且都是不同年龄、场景、表情但都是很清晰的照片。当我把所有的基础能力提供给小米,他会通过人像聚类找到相册中比如10岁以下小孩的照片,聚类,分析出哪个你家的小孩。怎么分析很简单,占90%的那个就是。如果是一半一半,那就八成是二胎。通过这样的方法,我可以用非常简单的逻辑产生出这样的产品,我通过我知道哪个小孩的不同的表情,我知道他不同的时候的状态,知道室内室外的环境,通过这样简单的属性分类逻辑最后进行一个筛选,然后在父母每次打开手机屏保的时候帮你换一张感觉不一样的照片给你。所以当技术手段更加丰富更加强大的时候,我们的产品经理就可以来想如何更好的解决产业中存在的问题。

这个其实是一个小的视频,这个东西非常有意思,这是我们公司的一个科研人员他自己在实验室闲着没事干做的功能,当时我对这个功能非常不满,我们是一个很严肃的要做商业化应用的公司,每天背着生死的压力,你在玩这个,这个东西有什么用呢?但是最后我会发现,真的有用,这就是商业上很多的需求往往超出你在实验室、办公室坐在那里的想象,把这个东西做了一个广告机,会发现所有人都爱死它了,所有的广告会展或者商场都会有很大的吸引力,别人第一件事都是问这个东西卖多少钱。

最后讲一个我们真正更加的说实用化,严肃落地的应用就是我们在对于安防监控行业提供人脸布控、行人的搜索,车辆搜索和人群流量密度分析等一系列的产品和解决方案。

这个视频是我们布在某重要城市,给当地公安局用于反扒的,公安局永远知道哪些人是扒手的,但是难的是取证抓现场,大家看那个人行窃,我把这些扒手名单列入黑名单,我用自动抓拍的摄象头,我通过技术找到密度很高,停留很长时间的人群,重点观看这些人,因为我认为这样的人群是一个犯案的高风险区域,通过人脸识别和基础的动作识别进行扒窃行为的判断,当然不是100%的准确,会存在错误率,但是即便这样,你可以做的是把这个摄像头架设好,然后公安人员可以去忙其他工作,一天到下班回来把我计算机自动识别的比如说20个可疑的标签看一下,其中五个是真正的扒窃行为,可能只有一个,但是公安人员一天可以解放出来干别的,最后确认这一个真实犯罪,你对着照片抓人就可以了,取证工作都省了。

技术在进步中发展中,我们更加想的是如何把多样的技术能够去跟产业的需求更加紧密的进行贴合、整合,真正的解决产业中所面临的问题。

这个就是跟刚才前面老师也有提过,我们做这样的鉴黄,反恐、防暴,给国家网络信息安全中心提供这样的技术,来保护大家幼小脆弱的心灵。我把这个平台搭在某国家信息安全部门之后,他说你这个不错,作用可以排第三,排第二的是视频周围的文本关键字的关键字查询,视频会有标题、简介,标题和简介进行查询效率很高,输给他我认了,排第一的是什么?他说视频网站都有一个按钮叫举报。这个故事说明人民群众的力量无穷的。随着新技术进步也要看新技术如何逐渐缓慢的帮助人类解决更多的问题而不是一个简简单单的取代。

这是我们的一些客户应用,特别儿童医院,今天时间有限不展开讲了,但是我们的一些技术其实它会在你不经意间真正的给你生活带来一些改变。所以很多时候我们有些大的技术突破,有些大的技术进展,大家更要想的是如何把这样的技术进展一点一滴落到小行业中潜移默化的改变我们的生活。

最后这是张大的产业蓝图,这件事不是我们商汤一家做,我们希望整个行业,不管从科研到产业,大公司、创业公司、投资人,所有的行业从业者一起去探索如何在未来5年10年如何共同的去把产业真正做起来,做大做强。美国白宫前两天刚刚发了它的人工智能调研报告,大的行业规划的报告,我们国家国务院也在制定人工智能国家战略,包括在座的各位我们共同需要思考的问题是如何在这样一场关键的长跑中跑赢,谢谢大家。

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