人脸识别系统被广泛应用的原因是什么
科技在不断的进步，人们的生活和工作方式也在慢慢在改变，无论走到哪里都有智能化的电子产品出现以便更好的为生活带来便利和舒适。当然对于保护人们的人身、财产及生产的安全方面的技术也是在不断的发展，比如访客管理系统方面，从开始的手工录入到刷卡再到现在的人脸识别系统，给用户的体验越来越好，且安全性更高。今天就来介绍下人脸识别系统被广泛应用的原因。
应用广泛
人脸识别系统是一项更加便利和具有安全保障的科技技术产品，无接触的特点，给人提供更好的体验，有利于减少人员接触造成的疾病传播，同时安装也非常方便，更传统的访客门禁系统一样，安装非常方便快捷，只需一台人脸识别设备，配套管理系统就可以了，信息可以自动保存和上传，记录可追溯，所以目前，在一些经济发达的城市，企业、学校、公共场所和政府机关单位都开始大量应用。
安全便利
传统的门禁系统，比如刷卡或者指纹识别，刷卡安全性就非常低了，而且只认卡不认人，是谁进去无法准确确认，卡也存在容易丢失的风险；而指纹识别也容易被复制，复制价格也不贵。而人脸识别系统不同于传统的安全门禁系统，人脸识别系统可以一一核对人员信息，只有符合的人员才能进出，而人脸信息比较难以伪造，伪造成本比较昂贵，所以能够带来更高的安全性，而且人脸识别不同于传统的识别方式，它是无接触识别的，给用户的体验更好。
经济优势
通过人脸识别访客系统的运用，可以更有效的保证人们财产的安全，虽然安装的费用可能会贵些，但是能够不法分子带来更强的威慑效果，降低违法的概率，有效降低人们财产的损失，确保人们的人身和财产安全，所以可以带来更好的经济优势。人脸识别访客系统也可以解决以往门禁系统刷卡的耗损以及模糊不识别所带来的的不方便。
弥补不足，高独特性
虽然指纹识别和刷卡识别具有很高的独特性，但是由于不同的物理情况而产生指纹受损和刷卡芯片消磁、丢失让人觉得不方便。这些情况发生的概率在日常生活中可变的基数还是比较大的，但人脸识别访客系统就能很好的做到弥补这些日常变数的不足，虽然我们不能完全将变数变成零概率，但是确实目前最为便捷和方便的。
目前人脸识别已经在很多行业得到了很好的应用，不仅公司、企业、社区、工地等大量使用，还因为实际成本和科技的不断发展，人脸识别系统也同样在家庭生活中也开始运用了，并且价格不贵十分适合选用。
人工智能崛起的关键人物
一个是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授吴恩达。吴恩达主要成就在机器学习和人工智能领域，他是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。2010年，时任斯坦福大学教授的吴恩达加入谷歌开发团队XLab——这个团队已先后为谷歌开发无人驾驶汽车和谷歌眼镜两个知名项目。吴恩达与谷歌顶级工程师开始合作建立全球最大的“神经网络”，这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。谷歌将这个项目命名为“谷歌大脑”，也就是之前提到的GoogleBrain项目。
吴恩达
另外一个人也是斯坦福的教授，2015年“全球百大思想者”李飞飞。李飞飞建立了一个图像识别资料库，通过这个图像库的训练，李飞飞成功地训练出视觉能力超过人的人工智能系统。
李飞飞
所以学术界对于深度学习的重视是2012年到来的。这一年人工智能视觉识别实现了突破，在斯坦福举办的ImageNet比赛上，深度学习不光超越了其它所有算法，也第一次超越了人类。
公众对于人工智能的重视发生得更晚。一直到2016年3月份，谷歌AlphaGo战胜了李世石，深度学习受到了大众追捧。
这里插个题外话。回顾这段历史，我们发现两个道理：
1.人工智能的发展史源远流长。
2.人工智能的开创者GeoffreyHinton教授不年轻了。
在传统的认知里，我们经常会觉得很多伟大的科学发明都是一蹴而就的。因为中国人从小听惯了“牛顿和苹果”的故事，以为伟大的发明都是灵光一闪。
与人工智能类似，现代3D打印技术的发明人查尔斯·胡尔（CharlesW.Hull）在1986年发明了SLA（光固化立体成型）技术。但受限于当时的工艺条件，其体型十分庞大，有效打印空间却非常狭窄。在这30多年的时间里，人类做了大量的研究，进行了无数次的探索，不断改进细节，才得以把这项技术的潜力真正发挥出来。
全球第一台光固化SLA-250
这就回到我们刚开始提出的，我们往往会重视那些新技术的发明家，然而忽略了改进并推广这项技术的战略家。把技术革命的价值真正实现出来，推动社会进步的，包括众多企业家，他们都在为人类科技的进步添砖加瓦。
深度学习只是人工智能的一部分
回到人工智能的话题上来我们知道，深度学习只是人工智能的一个分支。这一轮人工智能革命的代表是深度学习的突破，以AlphaGo为代表的深度学习领域内的佼佼者，已经开始将其运用到各个行业领域。但是人工智能的革命才刚刚开始，未来到底是不是深度学习的延续，还是人工智能的另一个领域实现赶超，我们都不得而知。
深度学习是机器学习（MachineLearning）研究中的一个新领域。所谓机器学习，是指通过学习算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来的预测。机器学习是人工智能的一个分支，很多时候几乎成为人工智能的代名词。
除了深度学习，机器学习还有一个重要的分支：强化学习（ReinforcementLearning，RL），也成为增强学习。Google的DeepMind就是将深度学习和强化学习这两者的精髓合二为一，提出了深度强化学习。强化学习最早可追溯到生理学家巴普洛夫的条件反射实验，关注的是一个能感知环境的智能体（Agent，学习者）如何在环境中采取一系列行为，获得最大的累积回报。
美国最早的移动计算系统（PALM）的发明人JeffHawkings发明了记忆预测模型，相比深度学习，记忆预测模型更符合人类的思维特征。但是因为JeffHawkings构建的人工智能系统表现不够好，尚未得到广泛的应用。
今天我们主要讲了三点。
1.新科技的发明仅仅是一个开端，我们还需要把科技优势发挥出来并不断优化的推动者。
2.深度学习真正开始实现大规模应用的两位推动者分别是吴恩达和李飞飞，都是华裔。
3.深度学习只是人工智能的一个分支，在未来是否会有其它科技超越深度学习，今天看来都是未知的。
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人工智能崛起，以后世界还需要程序员吗
分两种情况：情况一：AI取代程序员，这个过程很慢，要几十年。那么，到时你都退休了，完全不用担心，爱取代谁都没关系，老子拿退休金。
情况二：AI快速取代程序员。那么，这绝对会引发一场经济革命，比以往机械取代体力劳动更轰轰烈烈的革命，生产力大爆发！
要注意，AI取代程序员是一个非常爆炸性的事件，其意义相当于人类掌握了可控核聚变。其难度也相当于可控核聚变，今年要等50年，明年还是要等50年，不知道等多少个50年才能实现。
如果你预估AI发展迅猛，解决方案也很简单，买股票呀，到时躺着数钱，还怕啥失业？