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今天，小編特意采訪采訪了人臉識別專家、獲得國家科技進步獎二等獎、廣東瑞視特科技有限公司的CEO趙杰博士，給大家介紹關于人工智能和人臉識別應用之間的相關技術概念。

機器學習 ( Machine Learning, ML ) 是人工智能的一個研究分支，主要是設計和分析一些讓計算及自動獲取知識的算法，涉及到概率論、統計學、逼近論等多個領域。

作為人臉識別專家，趙杰博士特別指出：不同的學習框架下建立的學習模型很是不同，例如，卷積神經網絡(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監督學習下的機器學習模型。

     但實際上，人工智能的應用范圍博大精深，繁冗復雜，在每一個垂直領域的應用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機器一點點實現智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后進行判斷，這其中用機器來代替人眼來做測量跟判斷的動作，稱為機器視覺，機器視覺是人工智能學科中發展的為快速的分支，而當今大家熟知的人臉識別技術就是機器視覺富有挑戰性的課題之一。

   王國田博士總結道：實驗結果表明深度學習方法對原始數據具有高效準確的抽象表達，在光照、表情、姿態以及低分辨率的條件下取得了良好的表現，尤其是在低分辨率的情況下。

在后，站在一個人臉識別專家的角度，趙杰博士肯定的表示：相比于人眼的效率來說，人工智能的人臉識別能力要遠遠超過人類。但這并不代表機器不會出錯，因此在準確形容人臉識別通過率的詞匯中，有誤識率一詞，就非思科技而言，*可以做到在萬分之一誤識率下，通過率達到98%并能夠滿足日常生活中的應用場景。畢竟，人工智能的意義是賦予人類更強大的能力、協助人類更高效的工作，而并非取代人類。