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臉書的人臉辨識系統 讓電腦變得更聰明
臉書人臉辨識弁?讓照片歸檔分享變得更輕鬆 (圖:AFP) 臉書推出的 Moment 相片標記弁遄A讓人臉辨識弁鄏A上層樓。此外，未來電腦影像與人工智慧結合，臉書將能提供更多的服務。臉書 (Facebook) (FB-US) 週一 (15日) 推出人臉辨識系統 Moments。Moments 藉由臉書的影像辨識弁遄A偵測使用者照片中的人物，讓使用者能夠快速將照片中的人物分類至各相簿中。此弁鄍堛漲b於讓使用者參加聚會後，不需要繁瑣的步驟即能幫照片分類，傳送給照片中的朋友。雖然還是會有一些疏漏或是不準確，但是 Moments 是臉書這些年來人工智慧領域努力的一大成果。 Moments 弁鄍D要關鍵在於臉書的運算法的提升，可以辨認不同照片中的人臉，因此系統會知道，有哪些人參加此次的活動。這需要整合電腦影像專業技術才能達到，包括谷歌 (Google) (GOOG-US)、微軟 (Microsoft) (MSFT-US)、百度 (BIDU-US) 以及其它無人電動車等產業巨擘的最新科技。 Moments 的推出，也代表臉書在電腦影像研究成果到達一定階段。臉書的人臉辨識正確率達 98%，並且能在 8 億張照片當中，只需花 5 秒就可以辨識出目標臉孔。更厲害的是，就算照片只拍到半張臉，或是你根本不在照片裡面，運算系統依舊能依靠照片中的景物細節，加上其它有你在內的照片背景，判定你是否有參加此次聚會。臉書人工智慧研究部門主管 Yann LeCun 接受《財富》訪問，討論研究部門如何讓電腦運算系統辨認人臉與身分，另外也討論到臉書人工智慧的未來方向。現階段的臉書人臉辨識弁遄A無法辨識人的身分，只能辨認在不同背景當中的同一個人。臉書的目的在於連結人與人，而非動物。因此臉書運用人臉辨識資料庫，其中有釵h名人與政治家的照片。人臉辨識資料庫當中有 1.3 萬張照片，照片中人物髮型、穿著都不一樣。臉書運用這些照片，使得電腦運算系統可熟悉人類的穿著打扮變化。此外，其它公司也有使用人臉辨識資料庫進行相關運算，有些學校的人臉辨識正確率甚至高過 98%。 LeCun 20 年前，在美國電信商 AT&T (T-US) 影像處理研究部門工作時，就想過要研發人臉辨識技術，但直到 3 年前才真正開始。卷積神經網路技術 (convolutional neural networking) 的名稱來自於電腦卷積運算以及人類大腦學習系統。人類大腦透過神經元之間的訊息傳播與連結學習事物。傳播訊息的期間越密集，神經元之間的連結越緊密。同理，電腦系統在兩張相似照片當中交叉判讀的過程當中，也會讓系統記住照片間的關聯。利用卷積神經網路技術，電腦能夠在一次又一次的辨識過程當中，逐漸學習與累積到照片之間的關聯，進而提高辨識正確率。人臉辨識技術，包含複雜且多元的運算系統，辨識的目標影像清晰度也是提高辨識正確率很重要的因素之一。如果想要系統辨識人臉，那麼背景的影像解析度則不是那麼重要。這項技術最厲害的地方在於，運算系統知道哪些部分是要辨認的，哪些部分是不需要辨認的。現階段，人臉辨識系統依舊需要人工修正錯誤辨識，但在未來系統將逐漸進步。卷積神經網路技術現在廣受人臉辨識技術公司歡迎。先前多倫多大學研究員 Geoffrey Hinton 使用此技術，贏得人臉辨識比賽。隨後 Hinton 的新創公司也被谷歌收購。如此精密且準確率高的人臉辨識技術，也帶來個人隱私權的討論。不過此人臉辨識技術可以用來保護隱私權。比方說，不知怎麼地，其它遊客在紐約時代廣場上拍照留念，照片上傳後，系統辨識出照片無意間拍到你，你將會收到通知，可以選擇把自己的影像從該照片中刪掉。臉書另一個目的在於使電腦懂得人性。雖然電腦不會有跟人類一樣的感覺，但是可以藉由辨識人臉，得知人的喜怒哀樂狀態，以及其可能產生的反應。這樣的技術能夠讓你在要將喝醉的照片放上網路時，再次提醒你是否要將這些照片上傳。 LeCun 表示，這樣的弁鄖瓣ㄛO特別的辨識弁遄A只是貼心地提醒用戶，是否真的要上傳這些照片。臉書目前只能提供部分上述弁遄A但這些進展代表著臉書正朝著人工智慧的方向前進。當然，人臉辨識的電腦運算進展可能會侵犯人的隱私權。目前，由於相關隱私權的考量，臉書尚未在加拿大與歐盟開啟自動人臉標記弁遄C LeCun 說，他們的目的在於讓電腦變得更聰明、能夠瞭解上下文、辨識影像與貼文。如果能達到這些目標，那麼當使用者打開臉書時，就能快速地順利點選自己最有興趣的資訊。
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