2014年4月，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域刮起了***的創(chuàng)業(yè)旋風(fēng)之前，Nature（《自然》），Science（《科 學(xué)》），Discover（《發(fā)現(xiàn)》）等***科學(xué)雜志的新聞資訊中，幾乎同時出現(xiàn)了一項計算機(jī)視覺領(lǐng)域突破性的研究成果：名為“高斯臉 （GaussianFace）”的算法使計算機(jī)的人臉識別準(zhǔn)確率***次超越了人類。更準(zhǔn)確地說，在著名的人臉識別國際測評平臺 LFW 上，使用了“高斯臉”算法的計算機(jī)以98.52%的識別率***擊敗了人眼97.52%的識別率。這項算法的發(fā)明人正是陸超超，一名24歲的90后。

　 　“高斯臉”算法發(fā)明人陸超超憑借此項卓越的研究成果，獲得國際人工智能領(lǐng)域權(quán)威學(xué)術(shù)會議AAAI的“***學(xué)生論文獎”之后，選擇加入了一家銳氣十足的創(chuàng) 業(yè)團(tuán)隊——Linkface，作為新的起點(diǎn)。作為這支年輕團(tuán)隊的老練研究員中的一位，陸超超身上傳奇的故事不亞于公司任何一位創(chuàng)始人。

　　陸超超選擇了“貝葉斯”，“貝葉斯”也選擇了他

　　在計算機(jī)視覺研究者陸超超面前，進(jìn)行人臉識別的算法研究，擺著兩條路：當(dāng)下熱度非凡的“深度學(xué)習(xí)”方法和“更加智能”的“貝葉斯”方法。

　 　在計算機(jī)視覺界，選擇“貝葉斯”方法進(jìn)行研究意味著放棄了通過訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)得出結(jié)果的坦途：深度學(xué)習(xí)通過“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來完成，研究者需要設(shè)計該網(wǎng)絡(luò)有多 少層、多少節(jié)點(diǎn)，形成訓(xùn)練模型后加數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，效果不佳則需要追加數(shù)據(jù)量或者更改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；而貝葉斯非參數(shù)方法只需要輸入數(shù)據(jù)、有幾個簡單的假設(shè)，便可 以自動生成模型。同期，F(xiàn)acebook發(fā)表的深度學(xué)習(xí)算法Deepface使用了400萬個數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，準(zhǔn)確率為97.25%；而“高斯臉”的訓(xùn)練數(shù) 據(jù)僅2萬余。這就好比，一個聰明的學(xué)生通過2萬道練習(xí)題，卻掌握了別人通過400萬道練習(xí)題才能掌握的方法，而且考出了更好的成績。

　　陸 超超相信，他所使用的進(jìn)行人臉識別的方法更“智能”，也將會是深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展的方向。統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論之父 Vladimir Vapnik 曾說，“深度學(xué)習(xí)是以蠻力取勝，大數(shù)據(jù)時代經(jīng)驗主義的勝利”，小孩不需要幾百萬的數(shù)據(jù)樣本以完成學(xué)習(xí)，也許真正的人工智能只需要數(shù)百樣本，“高斯臉”算法 更貼近自然界中關(guān)于學(xué)習(xí)的基本原理。

　　從1990年至2014年，計算機(jī)視覺的算法雖層出迭代，但表現(xiàn)依然遜色于人類肉眼。在陸超超所專注的人工智能分支——計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，許多科學(xué)家做著“讓計算機(jī)看懂世界”的工作，讓計算機(jī)學(xué)會“認(rèn)人”的本領(lǐng)、能進(jìn)行“人臉識別”是其中重要的研究課題之一。

　 　陸超超和他的“高斯臉”給計算機(jī)視覺發(fā)展史打上了自己和“貝葉斯”的烙印；也成為人工智能史上繼IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋冠軍、IBM沃森打敗人類冠軍后 的又一座里程碑。在人臉識別領(lǐng)域，陸超超是***個把高斯過程方法化的學(xué)者，既為高斯過程的未來應(yīng)用打開了“新世界的大門”，也為人工智能領(lǐng)域的“人臉識 別”課題找出了一種“更加智能”的解決方案。

　　在這個時代，“貝葉斯”選擇了陸超超作為人臉識別領(lǐng)域***的代言人，而這一切對他來說似乎只是一個開始。

　　創(chuàng)業(yè)真的是跟風(fēng)？他想用自己的方式打造***

　　陸超超成長于中國蘇州太湖上的***大島西山島，從南京大學(xué)本科畢業(yè)后來到了有 “計算機(jī)視覺界的黃埔軍校”美譽(yù)的香港中文大學(xué)多媒體實驗室，跟隨湯曉鷗教授攻讀碩士學(xué)位。

　　打開陸超超所在的多媒體實驗室的官方網(wǎng)站，他的照片被列在研究生一欄，位置并不那么顯眼。網(wǎng)頁上，實驗室的學(xué)生斬獲獲獎?wù)撐臒o數(shù)，眾多畢業(yè)生已在***科研院所和微軟、谷歌、以及BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)擔(dān)任要職，選擇自主創(chuàng)業(yè)的學(xué)生也不在少數(shù)。

　 　陸超超與實驗室緣起于幾年前，在北京聽的一場深度學(xué)習(xí)主題講座徹底改變了他的求學(xué)軌跡，主講人湯曉鷗教授隨后成為了陸超超研究生的導(dǎo)師。“在實驗室有很 自由的研究環(huán)境，可以放手做自己喜歡的領(lǐng)域研究”陸超超說。在這段時間里，陸超超在人臉識別領(lǐng)域開創(chuàng)了屬于自己的流派，實現(xiàn)了站在巨人的肩膀上做一些不一 樣的事情的夢想。

　　同樣是在2014年，計算機(jī)視覺領(lǐng)域刮起了***的創(chuàng)業(yè)旋風(fēng)，在這個風(fēng)口上，人們不單想站在巨人的肩膀上，他們的目標(biāo)是正面挑戰(zhàn)巨人。

　　陸超超選擇了Linkface，一家話題性十足的人臉識別創(chuàng)業(yè)公司，作為新的起點(diǎn)。創(chuàng)業(yè)伊始，Linkface 的“女性創(chuàng)始團(tuán)隊”讓充滿著雄性荷爾蒙的創(chuàng)業(yè)圈眼前一亮。隨后，Linkface 則用技術(shù)實力開始向市場和業(yè)界展示著自己的肌肉：FDDB人臉檢測公開測試世界***、300-W Benchmark 準(zhǔn)確率世界***、LFW人臉識別準(zhǔn)確率達(dá)99.5%以上的成績；公司的技術(shù)產(chǎn)品正在與京東、科大訊飛(002230,股吧)、中國銀聯(lián)、華為、英偉達(dá)等行業(yè)巨頭進(jìn)行著深度合作。

　 　人們或許早已厭倦了退學(xué)創(chuàng)業(yè)者獲得成功的故事，就在 Linkface 不斷取得研究領(lǐng)域的突破并斬獲大客戶之時，陸超超用一種非凡的方式繼續(xù)自己的創(chuàng)業(yè)之路：在公司的支持下，他決定在2015年底跟隨劍橋大學(xué)的貝葉斯研究的 權(quán)威教授 Zoubin Ghahramani 繼續(xù)追尋讓計算機(jī)視覺“更加智能”的可能性。陸超超一直都有一個心愿：通過他們的努力，有一天貝葉斯非參方法將在另一項人工智能***競賽Image- Net上超越所有深度學(xué)習(xí)的方法，獨(dú)占鰲頭。

　　其實，就在陸超超公布“高斯臉”算法一個月后，同實驗室的師兄孫祎的基于深度學(xué)習(xí)的 DeepID 算法以99.15%的準(zhǔn)確率將其超越。對此，陸超超很淡然，并沒有感覺到驚訝，因為在他看來真正的“智能”時代不能囿于數(shù)據(jù)的優(yōu)劣，他表示用貝葉斯非參的 理念可以幫助重新設(shè)計深度學(xué)習(xí)的模型。陸超超認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的***是貝葉斯非參（能夠自己生成模型），“一切讓數(shù)學(xué)自己去說話，完全擺脫人類干預(yù)”，研究的 趨勢是讓兩種方法達(dá)到***融合。

　　從西山島到香港島，再到相隔更遠(yuǎn)的大不列顛島，陸超超在三島之上的跳躍給中國計算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)圈展示了一 個不一樣的走法。用貝葉斯非參的理念幫助重新設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行這項兩種方法“殊途同歸，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合”的深入研究，將會帶給計算機(jī)視覺界更多的驚喜，期 待著陸超超在劍橋的研究能為太平洋(601099,股吧)東岸的中國帶來新鮮力量。