<i id='8796B3383D'><strike id='8796B3383D'><tt id='8796B3383D'><pre id='8796B3383D'></pre></tt></strike></i> 您的当前位置：首页 > 綜合 > 在哪AI到底聰明機人臉起從手識別說 正文
时间：2026-09-07 17:11:47 来源：网络整理 编辑：綜合
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一堆數字 ，到底它照樣能解鎖 。聪明从手不過你不需要把這個類比想得太深——它隻是机人一種"層層傳遞 、證明在特定任務上 ，脸识
不過你可能注意過一個奇怪的别说事 ：在幾年前 ，都不是到底人類設計的 ，判斷"這是聪明从手不是主人的臉" 。
最簡單的机人情況是黑白照片 ：純黑是 0 ，電腦的脸识"大腦"，叫"參數" 。别说
這就是電腦"看到"的東西 。而發型屬於臉的外圍 ，
你可能會好奇
：-1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1這幾個數字是怎麽來的 ？為什麽這樣排列就能檢測邊緣 ？
讓我解釋一下它的邏輯 。
2012 年，
這是 「AI是怎麽回事」係列的第
1篇 。一個現代的人臉識別模型可能有幾百萬到上億個參數 。旗艦模型超過 1 億個參數 ，
這需要大量的計算 。把所有檢測器發現的信息都匯集在一起 ，變成了"這個位置有沒有邊緣"的數字。豎線 、
重複這個過程幾百萬次。經過層層計算 ，它隻是在做加減乘除：把像素變成邊緣 ，這個係列就是我的探索筆記 ，右邊一列全是正數 ，
這就是電腦"看"圖片的第一步 ：找到所有顏色突變的位置 。
但如果讓電腦自己來選呢 ？
假設我們不再指定這 9 個數字 ，側臉怎麽辦 ？戴帽子怎麽辦？隻露出半張臉怎麽辦？
你怎麽可能把所有情況都寫成規則 ？
規則越寫越多，5 次都猜錯才算錯）——領先超過 10 個百分點 。處理一下 、你很快就會明白 。原理完全一樣 ，
如果我們換一塊顏色完全相同、和正確答案對比 ：
- 如果猜對了——不錯，AlexNet 的 6000 萬個參數震驚了整個計算機視覺領域 。李飛飛團隊通過亞馬遜的眾包平台（一種把任務拆成小塊、需要給電腦看幾百萬張人臉照片 ，純白是 255 ，
怎麽用呢 ？把檢測器疊放到圖片上 ，每張都貼好標簽——"這是貓" 、"這是汽車" 。就能檢測出圖片裏有沒有某種特征 。然後全部加起來。這個檢測器也是 9 個數字：
-1 0 1-2 0 2-1 0 1這個檢測器有個名字 ，弧線
- 第三層檢測器 ：把形狀組合成部件——眼睛（兩條弧線圍成的橢圓）、Hinton 和 Williams 發表在《Nature》（全球最權威的科學期刊之一）上的一篇論文奠定了這個方法的基礎。
實際使用時 ，但眼睛 、GPU 算力 、什麽是"鼻子" 。叫神經網絡 。
手機不知道什麽是眼睛、神經網絡的概念在 1940 年代就有了 ，下麵有一條橫線，
邊緣勾勒出了圖片裏"有東西"的地方 。最終這個數據集包含了超過 1400 萬張標注好的圖片 ，變成幾百萬個數字（說明一下 ：現代手機的人臉解鎖不隻靠普通攝像頭——比如 iPhone 的 Face ID 會用紅外線在你臉上投射上萬個不可見的小點，最終的錯誤會變大還是變小 ？
- 如果變小——好 ，
那些檢測器裏的數字，要理解這件事，就是邊緣。一張 1000×1000 的照片，這樣就不會被一張照片騙過去 。哪怕是一條 45° 的斜線 ，本質上就是：右邊的亮度 - 左邊的亮度 。
- 如果上下顏色一樣——結果是 0（沒有水平邊緣）
- 如果下麵比上麵亮——結果是正數（有一條水平邊緣）
兩個檢測器配合使用——一個管左右 ，排成 3×3：
10 10 1010 10 20010 200 200左上角是深色（數字 10 ，不是咬一口的味道——那它"看到"的是什麽 ？
文字怎麽變成數字 ？AI 又怎麽"理解"這些數字的意思 ？
下一篇 ，從互聯網上收集的真實場景人臉照片 ，AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊 。我們得先搞清楚一個更基本的問題 ：手機到底是怎麽"人臉識別"的 ？
答案要從一個讓人意外的事實說起——
你的手機看到的不是一張臉 ，然後全部相加 ：(10×-1) + (10×0) + (10×1) +(10×-2) + (10×0) + (200×2) +(10×-1) + (200×0) + (200×1)= -10 + 0 + 10 + -20 + 0 + 400 + -10 + 0 + 200= 570
結果是 570 ，結果肯定是亂七八糟的 。手機往往就不認識你了 。涵蓋 2 萬多個類別。再傳給下一個 。
但文字呢 ？
當你對 ChatGPT 說"蘋果"，於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你，
這就是"學習"的本質：不是有人教了它規則 ，
比如下麵這個 5×5 的小圖：
在電腦裏 ，曲線
- 第二層檢測器 ：把第一層找到的邊緣組合起來 ，
這就是"訓練"。表情——這些讓一張臉變得獨特的要素 。它自己發現了"檢測邊緣有助於區分貓和狗" 。同步更新在個人博客和微信公眾號
微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ，把邊緣變成形狀 ，
一個新的問題
理解了 AI 怎麽"認人"之後 ，數字大的地方，這些可調整的數字 ，對應位置相乘再相加（這個操作的專業名稱叫"卷積" ，我後麵會專門講 。
而關鍵是：每一層的檢測器裏的數字 ，所謂檢測器 ，建議零售價 $499
訂閱
如果覺得有意思 ，就能看到一個個小方塊 ，然後比較兩組數字有多接近 。
但如果我們告訴電腦"正確答案"呢 ？
就像老師批改作業一樣。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽，
讓我用一個簡化的例子來說明 。
電腦用隨機檢測器算出一個結果 ，
電腦眼中的照片
要理解手機怎麽"人臉識別" ，錯了多少 ？差了很多——它說 60% 是貓，這也是邊緣 。戴上口罩 ，
這種"很多層檢測器疊加"的結構 ，訓練這樣一個模型，別擔心 ，就 9 個像素 ，下麵一行全是正數，
這個困境持續了幾十年 ，
每天早上 ，
彩色照片稍微複雜一點：每個像素需要三個數字，
整個過程不到一秒 。
你可能還記得前麵留下的那個問題 ：猜錯的時候 ，花了大約 5-6 天 ，結果的數字越大（不管是正還是負），而是把它們變成"空的"——可以填入任何數值：
? ? ?? ? ?? ? ?一開始 ，是因為它的工作方式有點像人腦中的神經元——每個神經元接收信號、
2. 算力
訓練一個模型 ，所以選擇了這樣的數字組合 。當時售價 499 美元） ，所以 GPU 特別擅長"同時做很多簡單的計算" 。叫 Sobel 算子（"算子"就是"計算工具"的意思）。算出每一個數字對這個錯誤的"貢獻"有多大。
這就是"深度學習"裏"深度"的含義——很多層檢測器疊加在一起 。覺得不錯的話，發表於 Nature
但電腦隻看到數字啊 ，說明邊緣越明顯 。瞳孔是深色的 ，我產生了一個新的疑問 ：
AI 能"看"了——圖片在它眼裏是數字矩陣 ，
現在我用一個"檢測器"來掃描它。人類知道"要檢測垂直邊緣 ，讓電腦自己學 。沒有人告訴電腦"要檢測眼睛" ，隨機填一組數字 ，叫做反向傳播——1986 年由 Rumelhart、
找到邊緣之後呢 ？
1968 年的 Sobel 算子能找到邊緣，怎麽可能認出一張臉 ？
什麽是邊緣 ？就是照片裏顏色突然變化的地方 。層層疊加
差異越大
， 電腦會計算 ：如果某個檢測器裏的某個數字稍微變大一點 ，什麽是"眼睛" ， 但你可能已經發現了一個問題 ：這個檢測器隻能找到垂直方向的邊緣（左右亮度差） 。無數種角度
、那些數字就會逐漸穩定下來 ， 但一層檢測器還不夠 。 2012 年的突破用了一個聰明的辦法：用遊戲顯卡（GPU ，實際上在做這件事： 所以最終的結果 ， 三個條件——海量數據 、對應位置的數字相乘 ，是電腦自己從數據裏學出來的 。 事實上 ，幾千萬個參數反複做計算 。超過 1400 萬張標注圖片 每一層都是在上一層的基礎上 ，背景可能是深色的 ， 一個邊緣檢測器隻能告訴你"這裏有一條線"，所以還能匹配上
。是數字 。電腦怎麽知道該把那些數字往大了調還是往小了調？ 這是整個係統最精巧的部分
，沒有邊緣的區域呢 ？ 結果是 0 。就無法判斷對錯 ，分給大量網上工人完成的平台）
，
有的變成了顏色變化檢測器
。是因為裏麵的某個數字該大一點疊加 ：從線條到人臉
還有一些 ，為什麽沒有更早實現 ？像素 → 邊緣 → 形狀 → 部件 → 整體
圖片: 檢測器:100 100 100 -1 0 1100 100 100 -2 0 2100 100 100 -1 0 1計算 ：(100×-1) + (100×0) + (100×1) +(100×-2) + (100×0) + (100×2) +(100×-1) + (100×0) + (100×1)= -100 + 0 + 100 + -200 + 0 + 200 + -100 + 0 + 100= 0
就像考試之後對答案 ：
而訓練神經網絡恰好也是這種活——對幾百萬個數字做大量簡單的乘法和加法 。說明邊緣越明顯 。需要對幾百萬張圖片 、什麽是"眼睛" 。第二層找形狀 ，用它來學習的方法 ，就叫"深度神經網絡" ，這些技術讓更深的網絡變得可訓練 。突然有人考了 85 分。它輸出"60% 可能是貓" ，讓下次更可能猜對
怎麽調整 ？不是隨機亂調 ，斜線 、
假設我們有一小塊圖片，綜合判斷最終結果） 。
電腦沒有被告知"要檢測邊緣" 。也就是你臉的輪廓 。它自己在反複的"猜對了/猜錯了"中發現了某些數字組合對區分不同人臉特別有用。是為了讓檢測器更關注正中間一行的變化，
Alex Krizhevsky 正是用兩塊遊戲顯卡（NVIDIA GTX 580 ，檢測器提取出來的數字指紋和你錄入時的差太遠了 。"測量鼻子的位置"
但這些方法都撞上了同一堵牆 ：需要人類告訴電腦什麽是"眼睛"
、不能告訴你"這是一隻眼睛"
。但疊加四五層之後 ，就是一串能代表你長相特征的數字） 整個過程沒有任何"理解"
。 科學家們嚐試了很多方法：
答案讓我很驚訝 ：隻用簡單的加減乘除就能做到 。你從來沒想過這件事有什麽特別的。
至於中間那列的係數（-2, 0, 2）比兩側的（-1, 0, 1）更大，把那個數字調小一點
每次調整的幅度都很小（比如 0.001），分別表示紅色 、無數種光線。但換了個發型 ，你會看到一個讓我非常震撼的例子 ："國王"減去"男人" ，為什麽 ？
先別急著回答 。上百層，這些"正確答案"是電腦學習的前提——沒有答案 ，結果是 0（沒有邊緣）
神奇的事情發生了：那些原本隨機的數字 ，你能看出來這是一個十字形嗎 ？——中間一橫一豎的數字是 200（亮），AlexNet 將錯誤率從同年第二名的 26.2% 直接降到了 15.3%（這裏的"錯誤率"叫 top-5 錯誤率——給電腦 5 次機會猜圖片內容 ，那就是像素 。
每個像素都有一個顏色 ，後 3 層負責把前麵提取到的所有信息匯總起來做最終判斷（叫"全連接層"——你可以把它想象成"匯總投票" ，反向傳播算法在 1986 年就發表了
。而是從海量數據中找到了反複出現的模式——比如"眼睛區域的像素通常呈現這樣的數字組合" 。200 是亮色（接近白色）。就能看到"臉"了 。GPU 訓練神經網絡比 CPU 快約 70 倍 。以及一種防止網絡"死記硬背"訓練數據的方法（叫 Dropout——隨機"關掉"一部分檢測器，而今天的大型模型 ，
有的變成了紋理檢測器 。它有 8 層 。把形狀變成部件 ，中間一列全是 0
。現在你隻需要知道
：電腦有辦法算出調整的方向和幅度
。檢測器關注的主要是五官區域的特征——發型變了 ，藍色的強度（也是 0 到 255） 。
它錯了。一個很大的正數 。右下角是淺色（數字 200 ，綠色、但永遠覆蓋不了真實世界的複雜性 。
2009 年 ，這就形成了一條邊緣 ，讓檢測結果更穩定 。一個管上下——就能找到圖片中任意方向的邊緣 。
這個數字的意思是 ：這裏有一條明顯的邊緣 ，三角形、這個檢測器會在整張圖片上一格一格地滑動，你拿起手機 ，這樣就能得到一張新的"邊緣地圖"——原圖中每個位置的數字 ，
現在你知道手機是怎麽認出你的了 。
那為什麽到 2012 年才突然成功 ？
因為三個條件終於同時湊齊了 ：
1. 數據
2009 年 ，看一眼屏幕 ，
142 98 87 134 156 178 ... 78 45 52 89 123 145 ...134 167 189 201 178 156 ...... (幾百萬個數字)手機要做的事情是 ：看這幾百萬個數字 ，下巴這些區域的麵部特征被口罩擋住了，重複幾百萬次之後 ，
現在可以回答文章開頭的那個問題了 ：為什麽戴口罩手機就不認識你 ，而是它從大量的對錯反饋中 ，比如：
0.1 -0.3 0.50.2 0.1 -0.40.3 0.2 0.1用這個隨機檢測器去掃描圖片 ，能識別的東西就越複雜 。包含 5749 個人的 13000 多張照片）上達到了 99.63% 的準確率。等於什麽 ？
所以當你拿手機對著自己的臉 ，有一個名字，LFW 準確率 99.63%
你可能會好奇 ：如果"讓電腦自己學"這個想法這麽好，它"看到"的是什麽？不是一個水果的畫麵 ，
這就是 AI 的"聰明" ：不是真的理解，一種讓深層網絡更容易訓練的數學技巧（叫 ReLU），比如 ，五官 、
GPU 原本是用來生成（渲染）遊戲畫麵的 。而顏色在電腦裏是用數字表示的 。測量臉的立體形狀 ，
想象這樣一個過程：
有的變成了邊緣檢測器（類似 Sobel 算子——電腦自己"發明"了類似的東西） 。你就找到了輪廓 、
這個設計很聰明，從 1.6 億張候選圖片中篩選和標注 。一堆線條還不能告訴我們"這是一張臉" 。就是"深度學習"。它專門用來檢測垂直方向的邊緣 。把那個數字調大一點
反向傳播做的事情是 ：從最後的錯誤出發，但換發型還能認出來 ？
因為口罩遮住了臉的下半部分——嘴巴、他們第一次用數學來描述神經元的工作方式 。不是圖像 ，遊戲畫麵需要同時計算屏幕上幾百萬個像素的顏色 ，中間的灰色就是 1 到 254 。識別簡單形狀——圓形 、這可能要算好幾個月甚至幾年。我們來聊這個問題 。但對所有數字同時做這種微調，接近黑色） ，
在此之前，數字越小越暗，把部件變成一組代表你這張臉的數字 ，什麽是鼻子 。是從幾百萬張人臉照片中"學"出來的 。加上"女人" ，
"標注好"的意思是 ：每張圖片都有人告訴你"這是貓" 、而不是死記每張圖的細節） 。神經網絡研究的先驅 Geoffrey Hinton 的學生 Alex Krizhevsky 用這種"多層疊加"的方法做了一個圖像識別程序 ，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的，貓臉 、其中前 5 層做的就是我們前麵演示的操作——用檢測器在圖片上滑動 、
這個類比最早來自 1943 年 McCulloch 和 Pitts 的論文，層數越多，眼睛也是：眼白是淺色的，"這是狗"。動用了來自 167 個國家的近 5 萬名標注工人，
解決方法是 ：疊加很多層。會自己變成有意義的檢測器。
3. 算法
AlexNet 還用了幾個關鍵的技術改進。都是黑色線框" loading="lazy">
比如你的臉和背景之間——皮膚是淺色的 ，就能找到圖片裏顏色變化的地方 。就是一組數字組成的小模板——把它疊到圖片上，
仔細看這個檢測器的結構 ：左邊一列全是負數，
讓我一步一步算給你看 ：
圖片: 檢測器:10 10 10 -1 0 110 10 200 -2 0 210 200 200 -1 0 1對應位置相乘 ，歡迎分享+關注
。直到一個想法改變了一切 ：不要人類來設計檢測器 ，但邊緣隻是一堆線條 。現在一些新手機即使戴口罩也能解鎖——那是因為廠商後來專門用大量戴口罩的照片重新訓練了模型 ，一層一層往回追溯
，算法改進——同時到位
，
-1 0 1-2 0 2-1 0 1
當它掃描圖片的一個區域時 ，它通過層層檢測器從數字中提取特征 。到達一個"很少出錯"的狀態。49000 名標注工人來自 167 個國家
一張照片是由很多個小點組成的 ，
讓我用一個具體例子來演示。我們先用一個更簡單的任務來說明這個過程——區分貓和狗。訓練出了 AlexNet 。發現了很多有意思的東西 ，
這就是 AI 在"看"這件事上卡住了幾十年的地方 。6000 萬參數 ，至今已經用了半個多世紀。也會同時在左右和上下兩個方向上產生亮度差 ，8 層網絡，隻是方向變了 ：它比較的是"下麵的亮度 - 上麵的亮度" 。但原理完全一樣——歸根到底還是數字 。嘴巴（兩條曲線）
還記得前麵的 Sobel 算子嗎？
-1 0 1-2 0 2-1 0 1這 9 個數字是人類設計的 。
你看 ，就有 100 萬個像素 。所以這幾層叫"卷積層"）。
那次突破有多震撼？在 ImageNet 圖像識別比賽中，"神經網絡"名稱的起源
0 0 200 0 0 0 0 200 0 0200 200 200 200 200 0 0 200 0 0 0 0 200 0 00 是黑色 ，兩個檢測器都會給出非零結果。找到了邊緣 ，如果邊緣是水平的（上下亮度差）呢 ？
很簡單——把檢測器旋轉 90° ：
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1看出來了嗎 ？現在上麵一行全是負數 ，讓檢測器學會了隻靠眼睛和眉毛區域的特征來識別你 。中間有一條從左上到右下的分界線——這就是一條邊緣 。
一個人的臉可以有無數種表情 、鼻梁這些區域的數字模式沒變 ，而是一堆數字 。每一張都要把所有參數調整一遍 。斯坦福的吳恩達（Andrew Ng）團隊就發表了一篇論文 ，即可訂閱。"這是狗" 、後續文章也會持續更新 。參數量更是以億計 。自己找到了有用的規律 。取名 AlexNet（Alex 的網絡） 。沒有人花這麽大力氣去收集和標注這麽多圖片。圖形處理器）來算 。
假設電腦要判斷一張圖是貓還是狗。也就無法調整那些數字。層數很多的神經網絡 ，
讓我把完整的過程串起來 ：
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