提到人工智能你可能只想到圍棋人機大戰的李世石和AlphaGo，那你真的太out了!在日前舉行的美國總統大選中，一套由邁阿密創新人士Sanjiv Rai開發的，名為MogIA的人工智能系統成功作出這次大選結果預測。作為一套初次亮相于2004年的該系統，也曾經對以往三次總統選舉進行過成功預測。

　　MogIA的名字來自《森林王子》中的莫格利(Mowgli)。正如原著中的情節設置，MogIA能夠從其周邊環境中快速學習知識并積累經驗。也有懷疑論者則質疑社交媒體上的信息也許無法準確表達總統選舉中的真實政治傾向。然而無論如何，以MogIA為代表的人工智能等新型技術已經開始對社交媒體互動產生影響。

　　人類才分對錯，AI只看成敗

　　MogIA能夠從其周邊環境中快速學習知識并積累經驗。MogIA的判斷基于對Facebook、Twitter、谷歌，以及YouTube之上關于兩位候選人的、數以百萬計評論意見進行分析。舉例來說，在本輪川普對希拉里的選舉當中，就曾有大量聊天機器人被用于在短時間內發布大量推文(Twitter信息)，希望借此營造出“政治趨勢”導向。根據來自牛津大學的研究人員的統計，在第一次與第二次選舉辯論期間，約有三分之一的川普相關推文及五分之一希拉里相關推文出自機器人的手筆——二者相加所產生的推文總量已經超過一百萬條。

　　依賴社交數據也讓這個系統面臨一些挑戰，Rai曾表示，社交媒體的網文數量超大，很難分析，有人在推特上發一條關于川普的微博，不一定說明這人就支持川普。但是MogIA的預測模型似乎還是認為人氣是評價候選人是否能夠獲勝的一大關鍵指標，而非立場。換句話說，AI只看聲量“成敗”，不分觀點“對錯”。所以無論你的觀點對錯，你支持哪一方，只要你的觀點里提到的某個對象，那在AI看來這個對象的“人氣”就高，也就是得到了更多的人支持。

　　人工智能，安防先行

　　人工智能就其本質而言，是對人的思維信息過程的模擬。目前對于人工智能的較為廣泛的定義有強人工智能和弱人工智能兩種。弱人工智能是指擅長于單個方面的人工智能。比如針對能預測美國總統大選結果的MogIA來說，它能在海量的社交媒體數據中識別候選人的人氣值，但是卻不能分析社交媒體的觀點的對錯，而是根據人氣值來決定支持率。強人工智能是指人類級別的人工智能。人類能干的腦力活動它都能干，并且這樣的機器被認為是有知覺的，有自我意識的。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，目前來說人類還做不到。

　　現在人類已經掌握了弱人工智能。其實弱人工智能在安防行業無處不在，并不是概念。例如本網站介紹過的海康威視智能泊車機器人，是目前智慧停車最領先，最具代表性的解決方案之一。最近?？低暋⒋笕A股份、宇視科技等等安防企業都步調一致的布局人工智能領域，紛紛亮出絕招，展出人工智能的應用及產品。人工智能在安防行業的逐步泛應用能更好的實現人防技防的結合服務。但是就目前安防行業的發展形勢來說，我們仍然不能說這就是人工智能在安防行業的最終形態，這只是一段發展的過程：人工智能，安防先行。大華股份旗下視聯網品牌樂橙CEO梁磊談到人工智能在安防行業的發展時表示，未來人工智能在安防行業的發展和挑戰主要在于如何圍繞安防行業的服務場景，來制定以視頻技術為核心的定制型場景化服務。

　　人工智能已經被秒殺？

　　人工智能的興起，生物特征收集工具——生物識別技術也開始大量投入使用。而人臉識別技術作為安防領域的重要研究對象已經被廣泛應用在公安、金融等領域。“刷臉”時代已經來了，我們可以通過刷臉支付、打卡，去銀行辦理各種業務……免去了輸入密碼、忘記密碼的麻煩，刷臉大大的方便了我們的工作。那么“網紅臉”或雙胞胎怎么辦?被偷拍照片或錄像，會不會用來“盜臉”?

　　近來發生的一件大事足以證明小編的懷疑。卡耐基梅隆大學的一個研究團隊似乎抓到了人臉識別軟件的死穴，僅用一副成本22美分的3D打印眼鏡架就擊敗了大部分先進的臉部識別軟件算法，通過加入一些特定的色彩信息讓臉部識別軟件無法正確識別。由于先進的臉部識別軟件基于神經網絡首發，對臉部特定區域的像素色彩進行提取和比對。而這些3D眼鏡則混雜入了像素色彩信息，能夠很容易地欺騙這些人工智能。該研發團隊稱，這些眼鏡尤其擅長偽裝模擬和避免攻擊。所以人臉識別系統有可能敵不過一副22美分的眼鏡架。

　　現實應用中人臉識別技術確實容易受到客觀因素的影響。例如，人臉在不同光線、視角等情況下，機器能否精準識別就很難說。“人像識別的活體采集還存在一些難點，這不僅僅是算法自身的問題，還需要從硬件、算法、交互等多方面綜合考慮。”螞蟻金服安全智能部總監陳繼東介紹說，生物識別智能進入商用，尤其是金融領域，有必要運用多種生物特征交叉比對驗證，即除了人臉識別，還要綜合運用指紋識別、聲紋識別、眼紋識別等多因子生物特征，才能更安全地服務用戶。

　　總結

　　目前人工智能在安防行業的發展勢如破竹，這是一個風口，企業爭相搶占。但是風口之下人工智能的實際應用還需冷處理。人工智能雖然已經不是未來，不是僅存在大腦中的想象，但是要真正實現智能安防也不是一朝一夕能促成的。智能安防需要身處行業內的每一個人的努力。