上海AI之夜分享

        上月小编参加了微软MVP社区主办的AI之夜活动，会上与加速器的小伙伴们分享了人工智能发展史、Azure认知服务及其编程实现。

       AI的发展史可以追溯到上世纪50年代的图灵实验，自上世纪50年代到80年代理解的人工智能还处在完全编程阶段，即需要在程序开发时将所有情况列举出来告知其输出。而80年代之后的人工智能开始用不完全编程加数据训练的方式，使计算机具有了对未知数据有了预测能力。之后的深度学习和认知服务也是基于数据训练模型得出的计算能力。

        一直到今年的世界人工智能大会上二马争论人工智能的未来。小编的看法是，AI在很多领域会超过人类，尤其是在数据分析的能力上，甚至说基于对人类历史大数据的研究，未来可以预知朝代更替，世界格局变化等人文问题，因为人的行为很大程度上也是可以预测的。但是它的短板在于用户体验，因为毕竟来说AI并不具备自我意识和情感。好比说一份人类未来演进的报告，AI只能以XML的形式呈现给客户，而咨询人员可以将其根据对方的喜好设计成各种图表娓娓道来。

        而人的一生也是体验的一生，就像看体育比赛的电视转播和看现场与几万名球迷真实互动，与主队球员共呼吸的体验是完全两个级别的。

        因此未来人类的主要工作围绕在AI的两端，一端是大数据科学家，为AI提供数据与算力；另一端是体验设计师，为不同群体设计交互方式。

        AI认知服务可以分为视觉、语音、语言、搜索和知识体系五个大类共28个小类的认知能力。

        其中三类服务（语义分析、人脸识别和文字提取）已经可以打包成Docker文件，供本地化企业使用，甚至在人类探索外太空的时候提供实时的AI支持。

        最后一部分是人脸识别的代码实现，这部分内容已经在小编的另一个公众号发布了（【人工智能】Azure的认知服务），这次主要讲了如何在动态图像中识别人脸数量。这里主要需要读取原始Face位置，然后对目标Face比较位移量，只要移速不是很快的情况下不会识别为两张Face。

publicboolHasChanged(FrameStatepreviousState,FrameStatecurrentState)

{

    foreach(var facein currentState.Faces)

        {

            //获取到当前face的最短路径

            varfaceWithShortestDistance= previousState.Faces.Select(r=>MathHelper.GetDistancePow2(face.Center,r.Center)).Min(r=> r);

            //取最小距离的平方根

            faceWithShortestDistance=   Math.Sqrt(faceWithShortestDistance)

            if (faceWithShortestDistance> Threshold)

                return true;}

            return false;

        }