远在美国发生的章莹颖案件，一直牵动着大家的心，包括我在内。不幸中的万幸，美国警方已经锁定了嫌犯，并掌握了一定的证据。当然，还要找到章莹颖本人，不论生死。
┃案件回顾
2017年6月9日中午，赴伊利诺伊香槟分校交换的北大硕士章莹颖在去ONE NORTH公寓的签约途中失踪，至今下落不明，虽然犯罪嫌疑人Brendt Christensen已被警方控制，但其拒不交代受害人下落。
这个案件中，还有一个事件也引起了大家的关注，那就是林宇辉警官——中国刑警、山东省公安厅刑事侦查局物证鉴定中心高级工程师——根据模糊的监控录像，画出嫌犯可能的样貌。
（嫌犯照片）
中间是最后锁定嫌犯的照片，左右两幅图分别是林宇辉警官绘制的画像。引用林宇辉警官谦虚的原话：“说很像那就是造假了。”但是这一高度还原的模拟画像却令美国FBI大为震惊，也为美国警方提供了很大帮助。
林宇辉警官在我国很有名，曾经上过央视的《挑战不可能》节目，通过马赛克图像画成功地还原人物画像。这是一项非常了不起的本领。
（林宇辉警官）
（《挑战不可能》节目现场）
┃ 模糊画像原理
在章莹颖案件中，监控录像非常模糊，这个清晰度给警方辨识嫌犯设置了一个难题。
（嫌犯监控录像）
这是视频当中唯一能够看到“车内有人”的画面，林宇辉警官就是根据这个画面绘制出嫌烦的相貌，可以说，那是相当的牛X！我们尝试分析看看，这样的本领背后究竟蕴含着什么样的原理。
从本质上来说，这是人脑优势的强有力证明，也是人工智能发展的方向和目标。但是，相比之下，今天的人工智能真的就像个婴儿，甚至有时候连婴儿都不如。
其实，我们每个人（健康的人）都有这个本领——模糊画像，只是本领的大小各不相同而已。不信，请看下图：
（数字“5”）
几乎每个人不用思考都能一眼看出这是一个数字“5”，对吧？再看这张图：
（周杰伦）
依然有很多人能认出图中人物是周杰伦，这就是人脑的能力。
但是你一定会说，嫌犯的监控视频的模糊度实在太夸张了，连五官都没有。没错，辨识的基本能力多数人都有，但每个人又都不一样，有的人就特别强大，比如林宇辉警官。
这个本领的背后，有两个决定因素：
1. 大量的图像储备（或者称之为练习素材）；
2. 大量的反复练习。
回到这起案件，再来看看林宇辉警官的模糊画像本领。更进一步地说，根据图像学相关知识，我们知道图像的模糊（或者经马赛克处理）是不可逆的。一副马赛克图像可能有多种“原图”的可能。但是，在人脑或理想化的人工智能训练结果下，我们是可以很快得出最有可能的几种“原图”的。这就是模糊画像的基本原理。
┃人工智能离“模糊画像”有多远？
今天的人工智能，工作原理已经非常接近人脑，也是通过大量的练习，来获得分析判断（预测）的能力。但是，我们今天的人工智能，能不能做到类似的“模糊画像”，在犯罪领域帮助人们找到嫌犯呢？
我的答案是：理论上是可以的，但是难度非常之大，几乎不可能。
这话怎么理解呢？理论上可以，是因为我们今天的人工智能技术，在原理上已经很接近人脑，因此只要是人脑能做到的，理论上我们的“机器”都能做到，当然“情感”是另一个话题，不在这里讨论。我们都是通过感觉器官（这里主要说视觉）来获取信息，然后进行感知（计算机称之为模式识别），最后在海量的样本库或训练结果中快速得出判断。
（人脑的工作原理）
那么难度上不可能又怎么说呢？简而言之，因为人工智能不可能完成类似人脑的“训练速度”。我们知道，人类能认字，源自对视觉感知和形状区别能力。而我们从出生到拥有这项能力，其实花了好几年的时间，在这些年里，我们每天都在用眼睛和触觉感知世界，这个过程其实就是学习和训练的过程。而今天的人工智能，训练和学习的速度远远没有我们想象中的强大，特别是对海量的样本。
┃最后
我个人认为，这样的人工智能研究，其实就是具有正面意义的方向之一，希望人工智能技术能早日在这个领域发挥作用，成为更多像林宇辉一样的优秀警官的得力助手。
工作之余随笔，话说的有点糙。谨以此文向林宇辉警官致敬，希望章莹颖案件早日侦破，将罪犯绳之以法。
声明：本站部分文章及图片源自用户投稿，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！