此外 ， 此次比赛是跨年龄识别 ， 这更又是一个世界顶级难题 ， 对于下棋的深度训练来说 ， 最终可以通过胜负给机器一个反馈结果 ， 机器可以有效的进行反复训练 ， 直到胜出为止 。 但是人脸的跨年龄识别就没有这么幸运了 ， 这其中的数据实在太少 ， 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 。
正所谓巧妇难为无米之炊 。
【阿尔法狗VS百度大脑，人脸识别难度大于下围棋？】而此次百度大脑挑战跨年龄识别 ， 则是在数据稀缺的情况下做出的挑战 ， 其通过更改各种算法策略 ， 以及深度训练模型 ， 最终实现了一个非常好的结果 。
人脸识别难于下围棋 ， 但引起的感受效果不同
机器善于做的就是做重复性的逻辑性工作 ， 而对于围棋这种黑白分明 ， 完全依赖经验的事情 ， 对于机器来说其实更为容易 ， 因为并不需要面对不确定的环境 。
而像人脸识别这种工作就不是如此了 ， 机器不仅能够依赖的经验有限 ， 更需要面对随时出现的不确定性 ， 因此整个攻克难度依然巨大 。
当然 ， 归根到底上述所说的都只是方向上的问题 ， 人工智能在人脸识别的这个研究方向整体上 ， 难于下棋 。 因此 ， 人脸识别要想取得一点点的进步 ， 所需要花费的代价比下棋的代价大多了 。
下棋是机器所擅长的领域恰恰又是代表着人类的智力颠覆 ， 因此给我们所有人造成的震撼也就更大一些 ， 而人脸识别则是机器的弱项 ， 但又是我们每个人与生俱来的能力 ， 并不能让人产生很大的震撼 ， 因此甚至会有人认为下棋的难度大于人脸识别 ， 这不过是站在人的立场上去考虑问题而已 。
结语：
最后 ， 我们需要公平的看待这两场比赛 ， AlphaGo与百度大脑 ， 由于各自从属领域不同 ， 因此不存在谁优谁劣的说法 ， 只不过是从人的立场上去看 ， 产生的主观感受不同而已 。
事实上是这二者的表现 ， 均体现了人工智能在不同领域的顶尖水平 ， 都值得尊敬 。
作者公众号：首席发言者（shouxifayanzhe）
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