时至今日，你也很难估量2011年——微博上一个黄金时期，社科院农村发展研究所教授于建嵘先生发起的“随手拍照解救乞讨儿”活动产生的社会影响力。尽管轰轰烈烈的“人人拍照挽救拐卖儿童”因陷入某种狂热而遭到质疑，但公众对这一事件的愤恨，对离散家庭的怜悯，依旧持续产生了在其他事件上并不常见的共情效应——为数不多的社会题材院线电影，甚至有《失孤》和《亲爱的》两部与此相关。

不过现实是，由于查找与辨认儿童唯有靠肉眼并不擅长的照片对比，准确率和效率上都非常有限，仍未从根本上改善这一社会悲剧。也因此，几乎每年两会都有人大代表提出与走失儿童相关议案，譬如去年就有代表建议：儿童出生时由政府免费采集DNA，且所有孩子上户口时必须核对DNA信息。然而经济学常识是，美好愿景与“社会成本”之间存在鸿沟，通过DNA比对需要巨大的技术成本。

一年之后，今年提出议案的换成了科技大佬李彦宏。3月3日，李彦宏在全国政协十二届五次会议提案：利用已经成熟的人工智能和大数据技术，帮助解决走失儿童问题。

其实多年来，舆论强大的共情作用让不少科技企业都试图改善这一现象：譬如两年前颇为火爆的儿童智能穿戴设备，但遗憾的是，后来由于辐射高，续航差，GPS 误差高等原因，被寄予厚望的可穿戴逐渐沦为一时玩物；此外微博也曾推出过“LBS地域情景化网格系统”，利用用户位置信息有所作为。

与上述从“边缘性”突围的方式不同，李彦宏祭出的手段是过去一年多次提及的人工智能，在他看来，“近年来人工智能和大数据技术不断完善，应用日趋成熟，有望进一步促进儿童走失案件的侦破。一方面，人脸识别能够提升图像侦查效率，尽早锁定失踪儿童或涉案人员。另一方面，人脸识别能够实现海量人脸数据的跨年龄比对，帮助侦破儿童走失积案。”

于是问题的关键转向在公众一端熟悉又陌生的词汇：人脸识别。今天不妨从技术视角，分析一下李彦宏这一提案的理论基础。毕竟，相较于DNA，“人脸”是大众更熟悉且成本低得多的识别对象。

人类思维VS机器思维

进化心理学告诉我们：由于祖先族群内原始的协作需求——以及识别“异己者”和“不合作者”的本能，人类大脑从上百万年前就演化出了识别人脸的能力。而也正由于这上百万年“时间差”造成的演化沉淀，识别他人面孔归属于大脑应激反应的所谓快系统，或者说直觉——不过，机器世界里从来没有“直觉”二字，有的只是算法和数据。

这亦是人脸识别技术难度所在。不同于一般图像识别，人类脸部结构存在极大相似性；且表情易变（人类究竟有多少种表情？我还没看到特别权威的数字，但至少比“表情包”丰富得多）；另外，不同的观察角度，光照条件，遮盖物（口罩，墨镜，头发，胡须等等）都会增加机器识别难度；更何况丧心病狂的人类居然还通过整容和P图等行为扰乱机器判断……

不过即便如此，当如今人工智能已发展到“只要人类正常情况下1秒就能做的事，它几乎也能做到”的地步，人脸识别的技术进步也令人欣喜。

顾名思义，作为一种集成了机器学习，模型理论，专家系统，视频图像等多种技术的综合实现方式，人脸识别可以实现人脸检测，对比以及查找。而这一轮人脸识别精准性的提升，无疑受益于在海量数据加持下的深度学习（作为一次算法革命，深度学习以一种简练的网络模型解决了过往印象中极为复杂的思维体系）：换句话说，为了在“茫茫人脸”中认出特定面孔，机器需要先自己“记住”上亿张人脸。

这就得说到机器思维的底层逻辑。与人类思维试图将整个世界简化和抽象理解不同（大脑带宽有限，人类对因果关系和“贴标签”的热衷皆因于此），机器思维走在了奥卡姆剃刀原则的反面——人工智能不会将世界简化，而是从复杂信息中以自己的方式进行筛选。

举个例子，在那期被广泛热议的《最强大脑》人机大战中，百度人工智能与世界记忆大师王峰通过分析照片中出现的幼年人脸，识别出现场20年后的成年人，然后人工智能赢了，但要知道，截止这场比赛前，百度已经动用大概200万人次，近2亿张照片作为训练样本数据，通过提取人脸中相对稳定和细微的特征，完成年龄跨度较大的人像高精度比对。