人类社会已经经历三次工业革命，第一次蒸汽革命，第二次电气革命，第三次信息革命，现在被认为正在经历第四次工业革命，而第四次工业革命中最为重要的核心技术就是人工智能，还有大数据、5G等基础技术。这次以人工智能为代表的工业革命是我们国家第一次有机会能够在世界上走到前列，能够引领世界的。

11月22日，南山博士论坛在南山图书馆如期举行。在本期论坛中，主办方邀请中科院深圳先进技术研究院数字所所长乔宇，为市民解读人工智能之计算机视觉，畅想未来让计算机看懂世界。

       计算机视觉是人工智能的一个子领域，目的就是把人能做的事教给计算机，计算机视觉在人工智能领域有非常广泛的应用，具有很强的经济产业价值，根据一个权威的报告显示，人工智能在很多领域有大规模的应用，例如，城市安防，我们装了很多监控摄像头，通过计算机视觉的方法让机器能够看懂监控摄像头有什么人，发生了什么事件，通过这样的方法来提升安防智能的程度；个人助理、医疗健康在疫情期间的应用，可以通过肺部CT确诊，通过人工智能的方法，机器可以自动确诊，就可以减轻影像科医生的工作；新零售可以自动识别商品；在教育领域的应用可以识别孩子在学习的时候是否集中注意力，表情怎么样，学习的效果怎么样，另外可以帮助老师自动批改作业，这都是计算机视觉非常重要的核心应用领域。

       早期，计算机理解图片是非常难的。乔宇说，以猫为例，猫有不同的品种和颜色，可以摆出多种姿态，当图片中有几只猫，这些猫之间可能会有遮挡、交互。对计算机来说，由人去制定规则，然后教计算机去判断图片中是否含有猫，是一项异常复杂而艰巨的任务，结果准确率往往达不到人的期望，甚至远比不上一个三岁的小孩。近年来，伴随着深度学习方法的发展，特别是深度神经网络的发展，计算机对图片的识别能力才有显著提升。

乔宇说，深度学习的方法有效解决了机器视觉的很多问题，比如人脸识别在千万级的数据集上，可以达到99%的识别率。人脸识别的正确率能提高，靠的是ABC三个因素，分别是Algorithm（算法）、Big Data（大数据）和Computation（大计算），未来人脸识别的技术涉及到隐私的问题，需要设计合理的政策、规定，或者对这种新技术要有合理的伦理认识，既保证这种技术方便整个社会能够高效运行，让大家的生活更加方便，同样要保证大家的隐私，这是很重要的，中国在这个领域已经引领了技术的发展和产业化。

       深度学习也存在局限性，比如大规模的训练数据带来的识别误差和漏洞，另一方面，深度网络只是在学数据，并没有像人一样利用常识，进行知识推理能力。在小数据、知识运用和推理等方面，国外也处于研究过程中，中国未来在这些领域是存在机遇的。

互动问答

提问：计算机视觉和一键报警系统有没有接入？比如校园内有霸凌事件，他们打架的时候有没有摄像头可以识别出来，但是没有报警，有没有一键报警的系统？

乔宇：这是蛮有意思的应用，我原来还没有想过有这样的应用场景。我们通过视频检测和识别打架和斗殴，现在已经有比较高的检测和识别率了。如果计算机能够识别的话，后面想做报警并不是很难的事情，只要通过互联网，一旦有这个判断之后，就可以把这个信息推送到学校保安的监控室，甚至推送到公安。据我了解这个应用还没有得到大规模实施，但是您的这个建议非常好，从技术上是有可行性的。

提问：我理解视觉方面现在人脸识别比较多，社区是人脸开门，人脸应用越来越广泛了，也给我们带来了很多便利，但人脸又是非常涉密的信息，个人隐私怎么保护？