點亮「智能眼」的創新領跑者

■ 深圳特區報記者 聞坤

人因為眼睛而擁有視覺，經過長達億萬年時間的進化，人眼對光源、物體和環境的感知和判斷的優勢，一直讓計算機無法達到人眼的「視力」。2014年，由科學院深圳先進技術研究院副院長、香港中文大學教授湯曉鷗實驗室發表人臉識別演算法，準確率達98.52%，讓機器的「智能眼」首次突破人眼的人臉識別能力。

在20餘年的研究和工作經歷中，「喜歡走不一樣的路」的湯曉鷗在計算機視覺及人工智慧領域始終堅持原始創新、基礎研究，堅守家國情懷的他憑藉原創、領先的科研能力，取得計算機視覺領域一系列卓越的技術成就和頂級獎項，和科研工作者一起讓在該領域躋身世界領先行列。

機器「智能眼」超越人眼

一個十字路口，所有經過的汽車和腳踏車的顏色、型號、車牌，路人的性別、年齡、衣服顏色、背包與否等屬性都被監控系統記錄下來，直接輸入關鍵詞搜索就可找到相關監控錄像……這一場景並非出自科幻電影，而是視覺識別技術在安防中的實際應用。

「怎樣用『眼睛』識別出環境與物體，對機器來說，這是非常困難的事。」湯曉鷗說，人工智慧最早誕生於1956年，隨後人工智慧發展的幾起幾落，並沒有真正發掘出有影響力的、對人類社會生活有益的功能。直到2011年，計算機「大腦」演算法的突破，也就是深度學習，讓人工智慧出現拐點。

湯曉鷗帶領的研究團隊是最早進行深度學習技術研發的華人團隊之一。

「深度學習，簡單來說，是一項模擬人腦結構的機器學習演算法。」湯曉鷗說，在大量數據通過互聯網得到積累、計算機并行計算能力獲得突破后，深度學習隨之獲得突破。如果將人工智慧比作一艘「火箭」，深度學習就是動力強勁的「引擎」，而大數據就是它的「燃料」。

隨著「火箭」噴薄而起，湯曉鷗團隊在計算機視覺領域做出了大量深度學習的技術突破，2012年國際計算視覺與模式識別會議（CVPR）上僅有的兩篇深度學習文章均出自他們實驗室，2013年國際計算機視覺大會（ICCV）上全球學者共發表8篇有關深度學習的文章，其中6篇出自湯曉鷗實驗室。

2014年3月，湯曉鷗團隊發表GaussianFace人臉識別演算法，在LFW資料庫上準確率達98.52%，首次突破人眼識別能力（97.53%），超過Facebook同時間發布的DeepFace演算法（97.35%）。GaussianFace被評為人工智慧領域影響因子最高的國際會議AAAI 2015的最佳學生論文。

同年6月，湯曉鷗團隊發表DeepID2演算法，人臉識別準確率提升至99.15%，DeepID3演算法人臉識別準確率提升至99.55%。DeepID代表人臉識別技術的真正成熟，開啟了整個人臉識別行業技術落地。

人工智慧與金融、安防、軍事、健康、教育、醫療、娛樂、汽車、機器人、無人機等各行業的結合，都將極大提升生產效率。

原始創新的馬拉松跑者

去年，NVIDIA評選出了人工智慧的十大先鋒實驗室，湯曉鷗的實驗室位列其中，也是亞洲區唯一入選的實驗室。同時入選的包括麻省理工學院、斯坦福、伯克利、卡內基梅隆計算機科學四大名校，以及Facebook、谷歌等深度學習負責人帶領的實驗室。

得到國際上的認可和無數讚譽並非偶然。

人工智慧近年來「火山爆發」，目前已上升到國家戰略。「我喜歡走不一樣的路，想做核心、原創的研發工作。」湯曉鷗說，國內一些硬體行業利潤不高，在於核心技術的缺失。作為一個做科研的知識分子，享受精英教育和最好的資源，「有責任去做對國家和社會有意義的事情」。人工智慧時代是個新的機會，在起步和研發方面沒有落後，這令他感到滿意。

「人工智慧還有很長的路要走，目前深度學習所能做到的是在一些單項的由人定義的任務上開始超過人的能力。還需要我們做很多工作，與傳統產業結合，才能真正發揮效力。」湯曉鷗說，「深度學習的研究才剛剛起步，將會是一場學術研究，產業創新的馬拉松。我們沒有近道可抄，必須做好原創技術研發。」