讓我一步一步算給你看 ：
圖片: 檢測器:10 10 10 -1 0 110 10 200 -2 0 210 200 200 -1 0 1對應位置相乘 ，到底汽車像素 → 邊緣 → 形狀 → 部件 → 整體
每一層都是聪明从手在上一層的基礎上
，重複幾百萬次之後 ，机人而是脸识把它們變成"空的"——可以填入任何數值 ：
? ? ?? ? ?? ? ?
一開始 ，
3. 算法
AlexNet 還用了幾個關鍵的别说技術改進
。斯坦福的到底吳恩達（Andrew Ng）團隊就發表了一篇論文 ，
讓我用一個具體例子來演示 。聪明从手表情——這些讓一張臉變得獨特的机人要素
。
2012 年 ，脸识是别说電腦自己從數據裏學出來的 。AI 為什麽能通過律師考試卻會一本正經地撒謊。所以 GPU 特別擅長"同時做很多簡單的計算" 。所以選擇了這樣的數字組合 。同步更新在個人博客和微信公眾號
微信搜索"我沒有三顆心髒"或者掃描二維碼 ，一個三角形在中間
，會自己變成有意義的檢測器
。自己找到了有用的規律 。而是有一套精巧的方法能算出每個數字該往大了調還是往小了調 。
仔細看這個檢測器的結構 ：左邊一列全是負數
，
重複這個過程幾百萬次 。但換發型還能認出來？
因為口罩遮住了臉的下半部分——嘴巴
、分別表示紅色
、叫做反向傳播——1986 年由 Rumelhart 、
讓我用一個簡化的例子來說明。
而關鍵是 ：每一層的檢測器裏的數字，直到一個想法改變了一切 ：
不要人類來設計檢測器 ，叫神經網絡。你從來沒想過這件事有什麽特別的 。第二層找形狀 ，等於什麽 ？
參考資料
- Sobel operator - Wikipedia — Sobel 算子由 Irwin Sobel 和 Gary Feldman 於 1968 年在斯坦福人工智能實驗室提出
- A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity - McCulloch & Pitts (1943) — 第一個神經元數學模型 ，5 次都猜錯才算錯）——領先超過 10 個百分點 。
這就是電腦"看"圖片的第一步
：找到所有顏色突變的位置。建議零售價 $499
訂閱
如果覺得有意思 ，有一個名字
，最終的錯誤會變大還是變小
？
- 如果變小——好 ，在人臉識別領域常用的測試集 LFW（Labeled Faces in the Wild ，豎線、把兩個結果綜合起來，第一層隻能看到線條，貓臉 、
這需要大量的計算 。"測量鼻子的位置"
但這些方法都撞上了同一堵牆 ：需要人類告訴電腦什麽是"眼睛" 、瞳孔是深色的 ，發現了很多有意思的東西，後續文章也會持續更新 。李飛飛團隊通過亞馬遜的眾包平台（一種把任務拆成小塊 、就能找到圖片裏顏色變化的地方 。經過層層計算，哪怕是一條 45° 的斜線，它隻是在做加減乘除
：把像素變成邊緣，電腦怎麽知道該把那些數字往大了調還是往小了調 ？
這是整個係統最精巧的部分 ，
神奇的事情發生了
：那些原本隨機的數字 ，200 是亮色（接近白色） 。每一張都要把所有參數調整一遍 。數字越小越暗，就能看到"臉"了。但眼睛 、涵蓋 2 萬多個類別。花了大約 5-6 天 ，
每天早上
，實際上在做這件事
：
- 右邊像素的亮度 × 正數（加分）
- 左邊像素的亮度 × 負數（減分）
- 中間像素 × 0（不影響結果）
所以最終的結果 ，無數種角度
、加上"女人" ，訓練這樣一個模型 ，讓檢測器學會了隻靠眼睛和眉毛區域的特征來識別你 。但也很簡單——本質就是"比較左右兩邊的亮度差" 。結果的數字越大（不管是正還是負） ，超過 1400 萬張標注圖片
The data that transformed AI research — and possibly the world - Quartz — ImageNet 的建設過程 ，就能看到一個個小方塊 ，這樣就能得到一張新的"邊緣地圖"——原圖中每個位置的數字 ，這是 「AI是怎麽回事」係列的第 1篇。就是"深度學習" 。看一眼屏幕 ，
疊加
：從線條到人臉
但一層檢測器還不夠 。
一個現代的人臉識別模型可能有幾百萬到上億個參數
。是因為它的工作方式有點像人腦中的神經元——每個神經元接收信號 、
從邊緣到形狀：AI 卡了幾十年
找到邊緣之後呢 ？
1968 年的 Sobel 算子能找到邊緣 ，下麵一行全是正數，叫 Sobel 算子（"算子"就是"計算工具"的意思）
。
那次突破有多震撼
？在 ImageNet 圖像識別比賽中
，那可能是一張臉"
有人試著提取更複雜的特征："檢測眼睛的形狀" 、這樣就不會被一張照片騙過去。就像考試之後對答案
：
- 最終結果錯了
- 是因為最後一步的某個數字偏了
- 那個數字偏了 ，眼睛也是 ：眼白是淺色的，是因為裏麵的某個數字該大一點
電腦會計算 ：如果某個檢測器裏的某個數字稍微變大一點
，需要對幾百萬張圖片 、鼻梁這些區域的數字模式沒變 ，現在一些新手機即使戴口罩也能解鎖——那是因為廠商後來專門用大量戴口罩的照片重新訓練了模型 ，Hinton 和 Williams 發表在《Nature》（全球最權威的科學期刊之一）上的一篇論文奠定了這個方法的基礎 。
每個像素都有一個顏色 ，
核心突破 ：讓電腦自己學
還記得前麵的 Sobel 算子嗎 ？
-1 0 1-2 0 2-1 0 1
這 9 個數字是人類設計的
。純白是 255 ，比如：
0.1 -0.3 0.50.2 0.1 -0.40.3 0.2 0.1
用這個隨機檢測器去掃描圖片
，之所以叫這個名字，變成了"這個位置有沒有邊緣"的數字 。後 3 層負責把前麵提取到的所有信息匯總起來做最終判斷（叫"全連接層"——你可以把它想象成"匯總投票"
，檢測更複雜的東西 。什麽是鼻子 。證明在特定任務上
，包含 5749 個人的 13000 多張照片）上達到了 99.63% 的準確率。就有 100 萬個像素 。就是一串能代表你長相特征的數字）
比較 ：把這個數字指紋和你第一次錄入時存下的數字指紋做比較 判斷 ：如果兩組數字足夠接近——解鎖 整個過程沒有任何"理解" 。曲線第二層檢測器 ：把第一層找到的邊緣組合起來
，結果肯定是亂七八糟的
。
在此之前，就是一組數字組成的小模板——把它疊到圖片上
，"神經網絡"名稱的起源
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks - Krizhevsky, Sutskever, Hinton (2012) — AlexNet 論文，當時售價 499 美元） ，一張 1000×1000 的照片，為了建成 ImageNet
，科學家們嚐試了很多方法：
- 有人試著寫規則 ："如果有兩個圓形在上麵 ，這就形成了一條邊緣
，
反向傳播做的事情是 ：從最後的錯誤出發，取名 AlexNet（Alex 的網絡） 。檢測器提取出來的數字指紋和你錄入時的差太遠了 。和正確答案對比 ：
- 如果猜對了——不錯 ，這些可調整的數字
，訓練出了 AlexNet 。不能告訴你"這是一隻眼睛" 。
電腦沒有被告知"要檢測邊緣" 。讓電腦自己學 。至今已經用了半個多世紀 。於是花了很長時間去拆這個東西——手機為什麽換了發型還能認出你 ，歡迎分享+關注 。要理解這件事 ，發表於 Nature
- ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database - Deng, Dong, Socher, Li, Li, Fei-Fei (2009) — ImageNet 數據集論文 ，叫"參數" 。就能檢測出圖片裏有沒有某種特征 。旗艦模型超過 1 億個參數 ，不過你不需要把這個類比想得太深——它隻是一種"層層傳遞 、測量臉的立體形狀 ，無數種光線 。完全不需要知道什麽是"臉"
、這些技術讓更深的網絡變得可訓練
。錯了多少？差了很多——它說 60% 是貓 ，說明邊緣越明顯 。是為了讓檢測器更關注正中間一行的變化
，在 AI 領域有一個專門的名稱 ，反向傳播算法在 1986 年就發表了 。一個很大的正數
。
但如果讓電腦自己來選呢
？
假設我們不再指定這 9 個數字
，把部件變成一組代表你這張臉的數字，
但文字呢 ？
當你對 ChatGPT 說"蘋果"
，也會同時在左右和上下兩個方向上產生亮度差 ，
這種"很多層檢測器疊加"的結構 ，我一直很好奇 AI 到底是怎麽工作的
，
不過你可能發現了 ，它輸出"60% 可能是貓" ，上百層
，就 9 個像素 ，你會看到一個讓我非常震撼的例子
："國王"減去"男人" ，
這就是"訓練" 。
這個困境持續了幾十年，手機"看到"的是這樣的東西 ：
142 98 87 134 156 178 ... 78 45 52 89 123 145 ...134 167 189 201 178 156 ...... (幾百萬個數字)
手機要做的事情是
：看這幾百萬個數字 ，找到了邊緣
，
這就是"深度學習"裏"深度"的含義——很多層檢測器疊加在一起
。想分享給你 。檢測器關注的主要是五官區域的特征——發型變了 ，49000 名標注工人來自 167 個國家
- Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors - Raina, Madhavan, Ng (2009) — GPU 訓練神經網絡比 CPU 快約 70 倍
- NVIDIA GeForce GTX 580 - VideoCardz — GTX 580 於 2010 年 11 月發布
，
還有一些 ，2009 年
，你能看出來這是一個十字形嗎？——中間一橫一豎的數字是 200（亮） ，是因為上一層的某個檢測器輸出偏了
- 那個檢測器偏了
，數字越大，就是邊緣
。而發型屬於臉的外圍 ，為什麽沒有更早實現 ？
事實上
，嘴巴（兩條曲線）
- 第四層檢測器：把部件組合成整體——人臉 、
有的變成了紋理檢測器
。這就是 AI 的"聰明"：不是真的理解，
一個新的問題
理解了 AI 怎麽"認人"之後
，下麵有一條橫線 ，
但電腦隻看到數字啊，我們得先搞清楚一個更基本的問題 ：手機到底是怎麽"人臉識別"的 ？
答案要從一個讓人意外的事實說起——
你的手機看到的不是一張臉，LFW 準確率 99.63%
- Labeled Faces in the Wild — LFW 人臉識別測試集官方頁麵
- Learning representations by back-propagating errors - Rumelhart, Hinton, Williams (1986) — 反向傳播算法的奠基論文 ，我們來聊這個問題
。
但如果我們告訴電腦"正確答案"呢
？
就像老師批改作業一樣 。為什麽這幾個數字能檢測邊緣
？先看看它怎麽用，覺得不錯的話
，6000 萬參數 ，接近黑色）
，斯坦福大學的李飛飛教授團隊發布了 ImageNet 數據集
。圖形處理器）來算。處理一下、
這個類比最早來自 1943 年 McCulloch 和 Pitts 的論文
，需要給電腦看幾百萬張人臉照片 ，把形狀變成部件，那就是像素
。
整個網絡包含 6000 萬個可調整的數字。從互聯網上收集的真實場景人臉照片 ，
它錯了
。為什麽
？
先別急著回答 。兩個檢測器都會給出非零結果。算法改進——同時到位 ，
這個設計很聰明 ，
那些檢測器裏的數字 ，但永遠覆蓋不了真實世界的複雜性 。讓下次更可能猜對
怎麽調整
？不是隨機亂調 ，我後麵會專門講。
Alex Krizhevsky 正是用兩塊遊戲顯卡（NVIDIA GTX 580 ，top-5 錯誤率 15.3%
- AlexNet - Wikipedia — AlexNet 架構細節與參數量
- FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering - Schroff, Kalenichenko, Philbin (2015) — Google 的人臉識別模型
，
比如下麵這個 5×5 的小圖：
在電腦裏 ，說明邊緣越明顯
。這個檢測器會在整張圖片上一格一格地滑動，保持
- 如果猜錯了——調整那 9 個數字 ，戴上口罩，"這是狗" 。
最簡單的情況是黑白照片 ：純黑是 0
，一個管上下——就能找到圖片中任意方向的邊緣 。別擔心 ，動輒幾十層 、什麽是"眼睛"
，但正確答案是"狗" 。是數字 。GPU 算力
、然後全部相加 ：(10×-1) + (10×0) + (10×1) +(10×-2) + (10×0) + (200×2) +(10×-1) + (200×0) + (200×1)= -10 + 0 + 10 + -20 + 0 + 400 + -10 + 0 + 200= 570
結果是 570 ，五官、把所有檢測器發現的信息都匯集在一起 ，這也是邊緣 。打個比方：所有人都在 74 分左右競爭 ，
一個人的臉可以有無數種表情 、而不是死記每張圖的細節） 。
至於中間那列的係數（-2, 0, 2）比兩側的（-1, 0, 1）更大 ，
現在可以回答文章開頭的那個問題了：為什麽戴口罩手機就不認識你 ，右下角是淺色（數字 200 ，GPU 訓練神經網絡比 CPU 快約 70 倍。神經網絡研究的先驅 Geoffrey Hinton 的學生 Alex Krizhevsky 用這種"多層疊加"的方法做了一個圖像識別程序 ，遊戲畫麵需要同時計算屏幕上幾百萬個像素的顏色 ，歡迎關注我 ，層數越多 ，都不是人類設計的 ，數字大的地方 ，識別簡單形狀——圓形 、我們先用一個更簡單的任務來說明這個過程——區分貓和狗 。8 層網絡 ，所以還能匹配上。
但你可能已經發現了一個問題 ：這個檢測器隻能找到垂直方向的邊緣（左右亮度差） 。就無法判斷對錯 ，你拿起手機，綠色 、AlexNet 的 6000 萬個參數震驚了整個計算機視覺領域 。中間一列全是 0。
-1 0 1-2 0 2-1 0 1當它掃描圖片的一個區域時 ，變成幾百萬個數字（說明一下 ：現代手機的人臉解鎖不隻靠普通攝像頭——比如 iPhone 的 Face ID 會用紅外線在你臉上投射上萬個不可見的小點 ，
"標注好"的意思是 ：每張圖片都有人告訴你"這是貓" 、
為什麽 2012 年才成功 ？
你可能會好奇 ：如果"讓電腦自己學"這個想法這麽好，而是一堆數字 。Graphics Processing Unit ，
2. 算力
訓練一個模型 ，比如 Google 在 2015 年發表的 FaceNet，對應位置相乘再相加（這個操作的專業名稱叫"卷積"，這個方法叫"反向傳播" ，但對所有數字同時做這種微調 ，
整個過程不到一秒 。電腦的"大腦" ，動用了來自 167 個國家的近 5 萬名標注工人 ，逼網絡學到更通用的規律，它通過層層檢測器從數字中提取特征。判斷"這是不是主人的臉" 。它自己在反複的"猜對了/猜錯了"中發現了某些數字組合對區分不同人臉特別有用。綜合判斷最終結果） 。
現在我用一個"檢測器"來掃描它 。解鎖。側臉怎麽辦？戴帽子怎麽辦 ？隻露出半張臉怎麽辦？
你怎麽可能把所有情況都寫成規則？
規則越寫越多 ，下巴這些區域的麵部特征被口罩擋住了 ，對每個位置都做一次這樣的計算。它不知道什麽是"臉"、讓檢測結果更穩定。
2012 年的突破用了一個聰明的辦法 ：用遊戲顯卡（GPU ，它專門用來檢測垂直方向的邊緣。
三個條件——海量數據 、它怎麽找到邊緣？
答案讓我很驚訝 ：隻用簡單的加減乘除就能做到 。ChatGPT 回答你的那三秒鍾裏究竟在算什麽 ，就要比較左右兩邊的亮度"，用它來學習的方法 ，是從幾百萬張人臉照片中"學"出來的 。所謂檢測器，它"看到"的是什麽？不是一個水果的畫麵，再傳給下一個 。
手機不知道什麽是眼睛 、以及一種防止網絡"死記硬背"訓練數據的方法（叫 Dropout——隨機"關掉"一部分檢測器，鼻子（一個三角形輪廓） 、現在你隻需要知道：電腦有辦法算出調整的方向和幅度 。這個係列就是我的探索筆記，弧線
解決方法是 ：疊加很多層。
回到手機人臉識別
現在你知道手機是怎麽認出你的了 。不是圖像 ，參數量更是以億計 。排成 3×3 ：
10 10 1010 10 20010 200 200左上角是深色（數字 10 ，人類知道"要檢測垂直邊緣，不是咬一口的味道——那它"看到"的是什麽 ？
文字怎麽變成數字 ？AI 又怎麽"理解"這些數字的意思 ？
下一篇，神經網絡的概念在 1940 年代就有了 ，隻用加減乘除 ，AlexNet 將錯誤率從同年第二名的 26.2% 直接降到了 15.3%（這裏的"錯誤率"叫 top-5 錯誤率——給電腦 5 次機會猜圖片內容，
- 如果左右兩邊顏色一樣——正數和負數互相抵消 ，檢測的東西連人類都說不清楚——但它們確實對區分貓和狗有用。沒有邊緣
。
電腦用隨機檢測器算出一個結果，從 1.6 億張候選圖片中篩選和標注 。而今天的大型模型 ，
如果我們換一塊顏色完全相同、隻是方向變了 ：它比較的是"下麵的亮度 - 上麵的亮度" 。一堆線條還不能告訴我們"這是一張臉" 。它自己發現了"檢測邊緣有助於區分貓和狗" 。你很快就會明白。如果邊緣是水平的（上下亮度差）呢？
很簡單——把檢測器旋轉 90° ：
-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1看出來了嗎 ？現在上麵一行全是負數 ，
GPU 原本是用來生成（渲染）遊戲畫麵的 。
電腦眼中的照片
要理解手機怎麽"人臉識別" ，你就找到了輪廓 、
實際使用時 ，結果是負數（有一條從亮到暗的邊緣）
差異越大 ，中間有一條從左上到右下的分界線——這就是一條邊緣 。但疊加四五層之後 ，
一堆數字，中間的灰色就是 1 到 254 。層數很多的神經網絡 ，它就是這樣一張表格 ：
0 0 200 0 0 0 0 200 0 0200 200 200 200 200 0 0 200 0 0 0 0 200 0 00 是黑色 ，就叫"深度神經網絡"，接近白色） 。擅長一件一件地處理複雜任務） ，對應位置的數字相乘 ，
- 如果上下顏色一樣——結果是 0（沒有水平邊緣）
- 如果下麵比上麵亮——結果是正數（有一條水平邊緣）
兩個檢測器配合使用——一個管左右 ，比如 ，層層提取特征——和我們前麵講的完全一樣）
那為什麽到 2012 年才突然成功 ？
因為三個條件終於同時湊齊了 ：
1. 數據
2009 年 ，
想象這樣一個過程 ：
- 第一層檢測器 ：從原始像素中找到各種邊緣——橫線
、
有的變成了顏色變化檢測器 。手機往往就不認識你了。沒有邊緣的區域呢 ？圖片: 檢測器:100 100 100 -1 0 1100 100 100 -2 0 2100 100 100 -1 0 1計算：(100×-1) + (100×0) + (100×1) +(100×-2) + (100×0) + (100×2) +(100×-1) + (100×0) + (100×1)= -100 + 0 + 100 + -200 + 0 + 200 + -100 + 0 + 100= 0結果是 0 。也就是你臉的輪廓 。人臉識別的學習過程完全一樣 。那些數字就會逐漸穩定下來，怎麽可能認出一張臉 ？
第一個線索 ：邊緣
什麽是邊緣 ？就是照片裏顏色突然變化的地方 。這可能要算好幾個月甚至幾年 。算出每一個數字對這個錯誤的"貢獻"有多大 。但邊緣隻是一堆線條 。層層疊加
- 提取特征 ：最後一層輸出一組數字——你可以把它理解為你這張臉的"數字指紋"（專業術語叫"特征向量"，但原理完全一樣——歸根到底還是數字 。
一道簡單的數學題
假設我們有一小塊圖片 ，
順便說一下這個檢測器的來曆 ：Sobel 算子是 1968 年由 Irwin Sobel 和 Gary Feldman 在斯坦福人工智能實驗室的一次演講中提出的 ，也就無法調整那些數字 。層層加工"的計算結構 。我產生了一個新的疑問：
AI 能"看"了——圖片在它眼裏是數字矩陣 ，這些"正確答案"是電腦學習的前提——沒有答案 ，就能得到每個位置的"邊緣強度"和"邊緣方向" 。到達一個"很少出錯"的狀態 。它照樣能解鎖 。得先回答一個基本問題：電腦看到的"照片"長什麽樣 ？
一張照片是由很多個小點組成的 ，
為什麽這個檢測器能工作？
你可能會好奇：
-1, 0, 1, -2, 0, 2, -1, 0, 1這幾個數字是怎麽來的 ？為什麽這樣排列就能檢測邊緣 ？讓我解釋一下它的邏輯 。而顏色在電腦裏是用數字表示的 。
而訓練神經網絡恰好也是這種活——對幾百萬個數字做大量簡單的乘法和加法 。
這就是 AI 在"看"這件事上卡住了幾十年的地方。其餘全是 0（暗） 。
不過你可能注意過一個奇怪的事 ：在幾年前 ，把那個數字調大一點
- 如果變大——反過來
，都是黑色線框" loading="lazy">
比如你的臉和背景之間——皮膚是淺色的 ，第三層找五官部件 ，
邊緣勾勒出了圖片裏"有東西"的地方 。
訓練 ：電腦怎麽知道該往哪調 ？
你可能還記得前麵留下的那個問題 ：猜錯的時候 ，而是從海量數據中找到了反複出現的模式——比如"眼睛區域的像素通常呈現這樣的數字組合" 。突然有人考了 85 分。右邊一列全是正數 ，
所以當你拿手機對著自己的臉 ，每張都貼好標簽——"這是貓" 、
這就是"學習"的本質 ：不是有人教了它規則 ，沒有人花這麽大力氣去收集和標注這麽多圖片。"這是汽車" 。沒有人告訴電腦"要檢測眼睛" ，但應該是 0%。
彩色照片稍微複雜一點 ：每個像素需要三個數字 ，原理完全一樣 ，背景可能是深色的 ，隨機填一組數字 ，這些小點叫像素——你把手機照片放大再放大，
讓我把完整的過程串起來 ：
- 采集麵部數據 ：手機用攝像頭和傳感器采集你的麵部信息 ，結果是正數（有一條從暗到亮的邊緣）
- 如果左邊比右邊亮——負數那邊貢獻更大 ，從左到右顏色在變亮 。結果是 0（沒有邊緣）
- 如果右邊比左邊亮——正數那邊貢獻更大 ，
怎麽用呢 ？把檢測器疊放到圖片上 ，
一個邊緣檢測器隻能告訴你"這裏有一條線" ，
給電腦看 1000 張貓的照片和 1000 張狗的照片 ，
有的變成了邊緣檢測器（類似 Sobel 算子——電腦自己"發明"了類似的東西） 。幾千萬個參數反複做計算 。
你看 ，"這是狗" 、本質上就是 ：右邊的亮度 - 左邊的亮度 。什麽是"鼻子" 。什麽是"眼睛" 。而是它從大量的對錯反饋中 ，
這就是電腦"看到"的東西 。能識別的東西就越複雜。其中前 5 層做的就是我們前麵演示的操作——用檢測器在圖片上滑動 、
這個數字的意思是 ：這裏有一條明顯的邊緣 ，他們第一次用數學來描述神經元的工作方式 。用普通電腦的 CPU（中央處理器 ，這個檢測器也是 9 個數字 ：
-1 0 1-2 0 2-1 0 1這個檢測器有個名字 ，把那個數字調小一點
每次調整的幅度都很小（比如 0.001），
假設電腦要判斷一張圖是貓還是狗 。然後比較兩組數字有多接近 。即可訂閱 。它有 8 層 。