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*面部特征的产生和识别非常重要，特别是穿了衣服或者长满了毛以后，所以，大脑皮层的面部识别硬件和软件都被百万年的进化优化，谁是自己人，谁是敌人是生存的第一要素。
李莫愁说
莫愁想说，用深度神经网络来进行图像识别目前只能用supervisedlearning，至少莫愁我还没看出如何使用reinforcementlearning。图像识别在本质上就是一个分类问题，而不是强化学习模型需要的根据当前状态(state)而给出一个动作(action)，而且也很难定义一个rewardfunction。
莫愁随便画了一下，大家委屈看一下
算法也很委屈：他们真的很像啊。恰巧说明了reinforcedlearning的重要性吧……莫愁让没有教过的三岁小朋友去看狒狒、猴子、猩猩、黑人、白人、黄种人、棕色人的照片，也不一定区分得出来吧，或许应该认为识别方法还有很大改进空间吧。莫愁邻居家2岁多小朋友看到一个白炽灯泡图片，会叫它杯子。因为他没见过也不知道有灯泡这种东西，而大孩子完全没问题。这不是强化学习所能解决的，而是人类human常识和知识体系。业内所看好的符号知识体系+深度学习，不知能否走出一条路来。人类相貌的最终形成是各种基因综合表达的结果，当然父母好看的话基因最终表现出来的类似双眼皮、皮肤白等特征概率较大，基因是分为隐性和显性的，所以最终结果不是类似于复制分身，而是各种元素随机组合。不要被上面的几句话给骗了，好像调控机制非常复杂，你都不敢去找那个基因决定了面部特征。类似的事情在今年的诺贝尔奖上面发生过，很多人都认为，日夜节律这么复杂的现象的调控是非常复杂的，所以大家都怕了，于是，今年的诺贝尔奖就发给了一个不信这个邪的傻瓜，突变了几万个果蝇以后找到了一个基因Per~，搞定诺奖。莫愁查了一下，刚刚有篇文章出来，面部特征也被复杂得要命的基因控制。莫愁知道亚洲美女三神器，中国美图、韩国整容、日本化妆，你可以从后天化妆来给自己加分。至于那些说隔壁王叔叔、问你妈的那是什么心态，看热闹不嫌事大。
如果你开始了解深度学习的图像处理，你接触的第一个任务一定是图像识别：
年，黑人兄弟JackyAlciné震惊地发现，他们被Google图像识别算法歧视了：GooglePhotos竟然把他的黑人朋友分类成了“大猩猩”！莫愁不信，一看，果然是两个大猩猩的样子。也怪不了谷歌的人工智障。
Google被吓着了，立刻同表震惊，并迅速道歉承诺整改。就好像，北京前两年空气污染，今年冬天马上整改，北京蓝天天见。
到现在，两年半过去了，Google整改效果如何呢？《连线》杂志说，并没有真的改正错误，只是……为图像识别算法去掉了“大猩猩gorilla”这个类别。北京蓝怎么来的呢？让污染工厂他们搬出去！
我的兄弟是黑人？
很好，再也没有黑人兄弟姐妹会被认成大猩猩了。不过，大猩猩也不会被认作大猩猩了。GooglePhotos的图像识别算法，根本就不知道有大猩猩这个物种存在。
有区别的，一个长毛一个不长毛！
活动预告
“人工智能和精准医学”西溪论坛将于年1月27日-28日在杭州举行。本次会议由浙江省海外高层次人才联谊会（海高会）生物医药分会、医院联合主办，阿耳法猫Alphacait人工智能生物科技、海宁汇泰康明生物科技承办，罗氏制药协办。本次活动更多详情请拉到这篇文章结尾处！本次活动部分参加名单请拉到这篇文章结尾处！
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