山世光:人臉識別從0自主學習的可能性

以往，我們提起AI，有一個共識，即它在某些方面已經碾壓人類，比如下圍棋;它在另一些方面遠不及人類，比如認識一只動物、認識很多只動物。這是因為，原因之一是AI自主學習能力遠不及人。

前幾天，AlphaGo Zero橫空出世，從零開始，閉關72小時自我對弈圍棋，即100:0完勝之前用了幾個月時間成長、勝了李世乭的AlphaGo。這似乎表明，開發(fā)某個專項智能時，深度學習AI算法不再像過去那樣動輒需要的百萬、千萬量級的有監(jiān)督大數據，算法甚至可以從0數據開始自主學習，頂多只需大規(guī)模無監(jiān)督數據，算法即可以從0開始自主學習。

于是，很多人驚呼AI自主學習的時代到來了。似乎很快就會有一個叫做AI Zero的學神小寶貝橫空出世，自主狂學一個月，馬上長大成人，變成一個智商、情商超越人類的AI 100。

但事實恐怕似乎并非如此。

我本人是做計算機視覺研究工作的，尤以人臉識別方面的研究比較多。便借AlphaGo Zero之東風，我也做了個Face Zero的夢，想了想:人臉識別從0自主學習的可能性。

AlphaGo Zero從0自造數據的思想很難擴展到Face Zero

先看看AlphaGo Zero學神怎么做的:從0開始自造數據。對人臉來說，這個第一步就有點懸了，如何造人臉呢?圍棋有明確的落子規(guī)則和輸贏判斷準則，按規(guī)則模擬對弈即可造出大量有監(jiān)督的數據?？扇四樔绾螐?造?如果沒有任何的人臉樣例或知識，除非上帝他老人家在，否則怕只能造一堆“鬼臉”出來——反正誰也沒見過鬼，怎么造都行。

如果這樣，怕是這夢只能醒了。

那，至少給一張人臉，讓算法自己“舉一反三”，創(chuàng)造千千萬萬張人臉可行嗎?比如給算法一張大奧黛麗赫本的人臉圖像，讓算法把赫本這張人臉照片變啊變，變出1000幅赫本女神的人臉圖出來，再變出1000幅成千上萬不是赫本女神的人臉、但長相合理的人臉。

且不說怎么變形的難題，這里面存在兩個疑問有兩個問題需要解決:如何保證算法“舉一反三”變出來的人臉還是女神的臉而不是孫悟空、豬八戒的臉部照?以及，如何保證算法可以“舉一反三”變出孫悟空奧巴馬、貓王等各種人的臉部照?要解決這兩個疑問問題，我們需要大量人臉的樣例或其他知識，比如人臉的3D結構、成像的物理模型、老化模型、表情模型、眼鏡模型等等。

這就和最初“給一張人臉”的假設矛盾了，這夢便只能是南柯夢了。

再退一步，即使假設我們有赫本女神人臉的3D結構和成像模型等。也還會有一個，這兩個問題問題仍然需要解決:什么幅度的3D形變，比如變胖或變瘦或變老，可以確保還是赫本本人而不會變成是其他人? 什么樣的形變可以確保變出一個合理的人臉，而不會變出一個史瑞克或豬八戒?

人臉識別在這里體現出一個和圍棋對弈的較大差別：圍棋有明確的勝負判定規(guī)則，而人臉識別并沒有一個這樣的“判定”規(guī)則。所以，人臉識別算法如果也使用對AlphaGo至關重要的增強學習方法，借“試錯”實現自主學習，不太現實。這就像學生做模擬題，如果做完題不給他答案，不給他講錯在哪，什么是對。他恐怕難以進步。

AlphaGo Zero使用大量無監(jiān)督數據的思路也很難擴展到Face Zero[Shan1]

退一步，看看AlphaGo Zero其他地方有沒有值得借鑒的。據AlphaGo Zero的論文所說，其核心之處是用增強學習來自動學習用于啟發(fā)式搜索的評分函數(價值網絡)。對人臉識別來說，其核心實際上也是學習一種評分函數，即計算兩張人臉照片的相似程度:同一人圖像相似度盡量高，不同人相似度盡量低。

看起來有點機會。既然從0或從1開始不行，那么，是否可以給算法1億張無監(jiān)督(即沒有標簽)的人臉照片數據，然后讓Face Zero學習借鑒AlphaGo Zero的思路學習評分函數呢?，給人臉識別算法大量無監(jiān)督的或者說是沒有標簽的數據，讓它自主學習。

但是遺憾的是這也不行。，因為我們使用的是無監(jiān)督人臉圖像，我們不知道這1億幅人臉圖像是多少人的圖像，其中哪些是同一人的，人臉識別算法又不能像圍棋算法一樣自己判斷對錯和好壞，當然就沒辦法自我便增強不起來。

所以學習這個相似度評分函數失去了依據。

又是南柯一夢。

看到這里，懂生成式對抗網絡(GAN)的讀者可能會反駁：有了大量人臉圖像，即使是無監(jiān)督的，我們也可以用GAN這樣的類“增強學習”策略來生成各種看起來符合真實人臉“分布”的人臉圖像。

這樣一來，給定一張赫本女神的人臉圖像，Face Zero就可以生成她的各種美圖了嗎?可是，問題在于，沒有了那些重要的監(jiān)督信息，只能保證GAN生成的圖像只能保證生成的人臉人臉圖像看起來是張臉，但沒法保證她不會變孫悟空、貓王或奧巴馬。

這舉一反三的想法，恐怕還是不行。

AlphaGo Zero的思想對減少人臉識別有監(jiān)督數據需求量的價值較小

再退一步，AlphaGo Zero的思想是否可用于減少有監(jiān)督數據的需求量呢?例如，按照目前的方法論，用深度學習做人臉識別，首先需要收集整理盡量多的人臉圖像，比如100萬人的1億張有標注的照片，然后讓深度學習算法用這些圖像學習如何提取可以區(qū)分不同人臉的好特征或者如何計算相似度評分函數。

比如，先給人臉識別算法提供1萬人的有標注人臉圖像，讓它學會區(qū)分1萬人的人臉，然后讓它“舉一反百”、“舉一反千”、“舉一反萬”，即從這1萬人造出100萬人、1000萬人、1億人，甚至全球所有人的圖像。

這個想法如果可行，那我們對數據的需求量就減少了100倍，這意味著在收集和標注數據方面，大幅降低了使用深度學習算法的成本，從而使得深度學習算法的易用度“蹭蹭”的提高。

為此，一種可能的辦法是用GAN這樣的類增強對抗算法“創(chuàng)造”不同的人臉。在“創(chuàng)造”第10001個人的面部圖像時，要求其既與之前的10000人都不同，又要確保第10001個人的面部圖像看起來是真實的照片，而不是卡通人像或鬼臉。

遺憾的是，按照目前GAN的思想，是有局限的。GAN可以“內插式創(chuàng)造”，要“外延式創(chuàng)造”是有極大風險的，設想：如果算法能從10000個白人自動外延出從沒見過的某個黃種人，怎么保證不外延出綠巨人?如果算法能從10000個鵝蛋臉自動外延創(chuàng)造出從沒見過的國字臉，怎么保證不創(chuàng)造出被壓扁的長條臉?

這是一個大規(guī)模人臉識別系統不允許的，尤其是如果該系統被應用于安防或者金融領域。

那么，我們把GAN的能力限定在內插式創(chuàng)造。這要求我們在上面提到的10000個人具有足夠的代表性?！按砣恕苯涍^精心挑選，均勻覆蓋各種面部屬性，如膚色、男女、臉型、眉形、眼型、嘴型、高低鼻梁、高低顴骨、粗細肌膚……這樣一來，就可以內插創(chuàng)造出各種可能的人臉了。

但是，10000人是否足夠代表整個人類的特征?這里涉及幾十甚至上百種面部屬性的組合。每多一個面部屬性，組合結果的數量便多幾倍，呈指數爆炸式增長。就算每個屬性只有2個可能的取值，比如男女，即使只有14種面部屬性就有超過10000種組合。更何況，很多屬性有很多取值，比如臉型、膚色、眼型，組合數就更多了。

如果每種組合我們需要至少一個“代表人”(實際可能有些組合1個代表還不夠，也有可能某種組合并不存在)，這意味著我們需要的“代表人”數恐怕遠遠不止10000人…

Face Zero的夢真要醒了嗎?

減少有監(jiān)督數據需求量的其他可能

別急著放棄做夢，上面的推演中并沒有考慮人類對面孔的認識。以人臉識別為例，解剖學專家或許可以制定出一些“規(guī)則”，告訴我們什么樣的臉部改造可以“創(chuàng)造”出不同但又實際存在的人臉。如此，便可使用少量有監(jiān)督數據“創(chuàng)造”出或者說“虛擬”出大量數據，從而使得深度學習的易用性更高。

舉個例子，如果我們有10000個“代表人”的3D頭部模型，以及相應的可以修改這些頭部模型的方法，加上上述的“解剖學專家經驗”，就可以像上帝一樣創(chuàng)造出千千萬萬的人臉，且還是實際存在的、合理的人臉，而非綠巨人的人臉。

這樣一想，似乎最開始的想法在一定程度上成真了。但遺憾的是，這種想法離我們最初渴望的從0自主學習差了十萬八千里了：既需要眾多的精確監(jiān)督3D人臉數據，又引入了大量的不容易用程序實現的“專家知識”。

總之，僅僅以人臉識別Face Zero為例，AlphaGo Zero的啟發(fā)是微弱的。謹慎樂觀的說有一些，但這種啟發(fā)并非AlphaGo Zero帶來的，而是那個下圍棋勝過李世乭的AlphaGo，甚至之前就已經有的“對抗增強”思想(GAN)帶來的。

這令人遺憾。實際上不僅僅對人臉識別，對自然圖像識別任務，對語音識別任務，對醫(yī)療診斷任務，對自動駕駛任務等眾多問題，AlphaGo Zero的算法都難以產生直接的作用。背后的根本原因在于，：與圍棋最終可以自判輸贏不一樣，對這些任務人臉識別算法不具備AI算法自己判斷對錯的能力，也就難以形成以自我獎懲為目標的自主學習。

作者注：本文的推演并不說明AlphaGo Zero的算法對所有AI問題都沒有價值，事實上，它對一大類AI問題的解決，特別是棋類、游戲類、模擬訓練等任務，將帶來方法論上的巨大變遷。

[Shan1]AlphaGo Zero并沒有強調無監(jiān)督數據的事情

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