人工智能领域之发展百度机器人未来可期
小度是百度推出的智能，小度系列自发行倍受好评
其中知名度最好的是《最强大脑》里的机器人小度
小度机器人在图像识别方面的发展最为突出，在人脸识别赛事中，以0：2的成绩打败了具有“世界记忆大师”美誉的中国记忆大师王峰
两届世界记忆大赛冠军Alex
中国被称为“超眼王”的天才少年黄政
但小度在音纹识别领域还有待加强，最强大脑以3比0的成绩完败于“听音神童”孙亦延
小度家族还有很多好产品，其中这款音响是欢迎度最高的，很多网友，调侃真是高山流水遇知音。
小度
小度是百度旗下人工智能助手，于2015年9月发布，包含Android版。[1]小度内置DuerOS对话式人工智能系统，让用户以自然语言对话的交互方式，实现影音娱乐、信息查询、生活服务、出行路况等800多项功能的操作。小度能够连接多款百度旗下智能设备及合作设备（智能音箱、智能平板电脑、蓝牙车载设备、蓝牙音箱及耳机等）。[1]小富机器人型号规格
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百度机器人小度怎么样百度机器人人脸识别！
最近百度机器人小度可以说是一个小网红了，再继谷歌阿尔法狗(AlphaGo)战胜韩国围棋名将李世石后，百度机器人小度在节目中战胜了记忆大师王峰。今天，十万个为什么网小编为您搜罗整理百度机器人小度，百度机器人小度怎么样？百度机器人人脸识别！一起来看看吧！
百度机器人小度在12月17日，百度公司与江苏卫视宣布，将在2017年1月6日首播的《最强大脑》第四季中，增加百度大脑人工智能参与的“人机大战”比赛环节。
据悉，与以往人机大战在运算、记忆、逻辑上的比拼不同，此次百度派出百度机器人小度代表百度大脑，与《最强大脑》的顶级选手在语音、图像等方面进行比拼。
百度方面此前宣布，百度语音识别准确率目前已高达97%，百度大脑的人脸识别监测准确率已达99.7%。而这些也用运用于百度机器人小度。
据了解，这也是百度大脑在搜索、互联网金融、无人驾驶、医疗(“百度医疗大脑”)等后端应用后，首次以“人机大战”的形式走向公众视野。
对于此次百度大脑迎战人类“最强大脑”，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏表示，“如果最强大脑代表人类脑力的极限，那么百度大脑代表人工智能的最高水平。无论输赢，都会对人工智能的技术发展做出突破性的贡献。”
百度机器人人脸识别影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;
影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄、模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。
一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常会大于类间变化，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集。没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。
基于第一点，百度IDL的人脸团队选择用度量学习的方法。即通过学习一个非线性投影函数，把图像空间投影到特征空间中。在这个特征空间里，跨年龄的同一个人的两张人脸的距离会比不同人的相似年龄的两张人脸的距离要小。
针对第二点，考虑到跨年龄人脸的稀缺性。百度用一个用大规模人脸数据训练好的模型作为底座，然后用跨年龄数据对他做更新。这样不容易过拟合。
将这两点结合起来做端到端的训练，可以大幅度提升跨年龄识别的识别率。
另外，百度人脸测试集有2百万人的2亿张图片作为训练样本数据。
百度首席科学家吴恩达世界顶级的科学家也只能理解人脑运作机制的一部分，百度人工智能算法参考人脑较少，更多基于数据分析和深度学习。
在这次比赛中，我们选择的竞赛项目对于机器来说非常非常困难，涉及到人脸识别、语音识别等，但事实上这些对于人类来说却相对容易。人们可以通过直觉来进行很好地判断，比如见到一个人，你不假思索就能认出他是谁。但是机器必须从大量数据进行训练，有些项目中甚至需要识别不清晰的、老旧的照片，所以我认为这对于机器来说是个巨大的挑战。
人脸识别这项技能，人类大脑从上百万年前开始就拥有了，而机器没有直觉，也并没有久远的进化历史，只能靠分析数据来学习。所以这项技能对于哪怕是世界上最先进的AI技术也是非常困难的。
今天，我们基于强大的数据分析，很容易识别两张近期的照片。但是对于识别整容、化浓妆或者十几年跨度的照片，我们并没有大量的数据可以分析。所以这是人脸识别技术遇到的世界性的挑战，也是今天比赛中最大的难点之一。
全世界棋类比赛中顶级的选手很少，人脸识别能力每个人都具备。这次人机大战，是顶级的人脸识别选手和擅长棋类游戏的人工智能比拼，很公平。
人类正在步入人工智能时代，不久的未来，人工智能技术就能应用到走失儿童项目，强大的人工智能创造者依然是人类。
小度目前不能完全明白人类的思想，但是要向王峰还有名人堂的顶级大脑学习，更好服务人类。小度不仅代表百度人工智能，更代表中国。这次人机大战是百度大脑第一次出现在公开场合的比赛，结果无法知道，只能静待其观。
上一页12下一页最强大脑第4季百度机器人小度功能介绍 小度与AlphaGo谁更强
谁是世界上最强的大脑？在最新一期的《最强大脑4》（视频回放）中，百度研发的“小度机器人”成为公认“脑王”，不仅在人脸识别赛题中，仅根据童年照片比对就发现了蜜蜂少女队中隐藏的同卵双胞胎队员，依靠万分之一的区别概率选出了正确答案，令观众和网友叹服。
在“小度”参与“人机大战”前，机器与人类的PK多在下棋、答题等领域，从1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫起，似乎就意味着人类智力在棋类游戏中不敌人工智能。随着人工智能的不断进化，机器还会从程序运算走向抽象思维认知全新阶段，在更多的领域超越人类。“小度”此次战胜人类对手正是机器探索抽象思维认知的阶段性成果。
代表棋类人工智能最高水平的AlphaGo缘何能轻松战胜人类。曾有人道破天机：“AlphaGo一天对弈的棋局，比人类专业棋手一辈子下过的都要多得多!”从计算原理上来看，AlphaGo棋力精进主要依靠机器学习的一个分支——深度学习技术，能基于当前局势，预测对手下一步落子，并计算棋局的不同走向。更重要的是，AlphaGo在挑战李世石之前，已经在与人类棋手的对弈中学习了近万盘棋局，而与自己“左右互搏”的棋局更是超过3000万盘!如此庞大的对弈盘数，使得AlphaGo在对战中妙手频出让对方陷入被动。
人脸识别与下棋大有不同。简单说，人脸识别包含两种技术：一种是1：1的人脸比对，比如像银行的应用场景，通过比对希望知道这张人脸是不是身份证上面的那个人;还有一种更通用的1:N人脸识别，N可以是几千、几万或者几十万进行比对，这叫1：N的比对或者是1：N的人脸识别。“小度”在《最强大脑4》中与名人堂轮值主席王峰PK时展现出的人工智能技术，则属于第二种，而且是其中最复杂的跨年龄识别。
众所周知，人类童年时的照片与成年后的脸部相比有明显区别。虽然人脑传承了祖先上百万年积累的脸部识别天赋，但跨年龄识别仍是很难完成的挑战。百度深度学习实验室(IDL)科学家们选择了用度量学习的方法破解这一难题，即通过学习非线性投影函数将图像空间投影到特征空间中，在大量样本中，缩小同一个人跨年龄的两张人脸的距离。考虑到跨年龄人脸的稀缺性，IDL还采用了一个用大规模人脸数据训练好的模型底座，并用跨年龄数据对其进行更新，从而大幅提升跨年龄识别的识别率。通俗一点说，“小度”采用的技术手段是在脸部骨骼上取尽可能多的采样点，把其与需要筛选的大量人脸逐个比较。当然，双胞胎由于骨骼相似差别细微，所以识别的难度也要比普通人更大。
技术原理看似轻描淡写，实际情况是，尽管百度大脑经过了两亿多习题的人脸识别训练，在该领域的能力目前世界领先，但跨年龄识别等技术对计算能力要求极高，“为了这次比赛，我们也收集了一些跨年龄的数据，根据跨年龄这个场景再进一步优化模型，跨年龄数据大概在几千张这个级别，并不算特别的多。”百度深度学习实验室(IDL)主任林元庆表示“小度”获胜并非易事，而且在现场识别人脸时，光照、人脸姿态、遮挡程度等因素会对人脸检测带来干扰，光照、表情、遮挡、年龄、模糊也会影响到人脸识别的精度，特别是面对年龄跨度较大的情况，由于缺乏两个年龄中间的足够数据，所以“小度”更难学习和掌握人脸的变化。
《最强大脑》科学顾问团首席顾问、北京师范大学心理学院院长刘嘉教授在观看结果后，不无感慨：“我们《最强大脑》的选手真正是在和世界上最顶级的、甚至在某些程度上超过AlphaGo的人工智能进行对决。”
从AlphaGo到“小度”，人工智能正在从程序化运算走向抽象思维的认知的全新阶段。“我们参与这次活动很重要的一个目的是希望能让大众能深切感觉到人工智能能做什么。”林元庆表示，机器在一些能力上超过人是很正常的，但人工智想要整体全面地超越人类还有非常长的路要走，“小度”和百度人工智能的工作就是帮助人类完成更多创造性思维的任务。
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