不知從什麼時候開始，吃飯前拍照“驗毒”已經成為了一種常态，上菜之後不拿出手機來拍拍照發發朋友圈，似乎都有點不對勁。大概是連谷歌都看不下去這種不好好吃飯的行為了，于是他們推出了一款應用，它能夠一眼就“看”出你的美食圖片裡面到底藏着多少卡路裡，如果不想被它彈出來的那個極高的卡路裡數吓到不敢去吃面前的美食的話，還是乖乖地去吃飯吧，别拍照“驗毒”了。開個玩笑，谷歌其實是想幫助你更好地記錄自己的飲食而已。

說到看圖識别，想必大家對兩個月前微軟推出的那個看圖測年齡和性别的網站（顔齡機器人）還有些印象吧。它突然火起來的那兩天，筆者的微博和朋友圈充滿了各種曬圖，有感慨自己變年輕甚至是變成小孩子的，有吐槽這網站把自己的年齡測大了一倍的，有拿着明星照片調侃“林志穎和郭德綱之間差了一個吳奇隆”的，甚至有因為這個網站，發現自己原來跟一個幽靈合影了的。所謂打鐵要趁熱，微軟乘着這個勢頭推出了另外一個看圖測相似度的網站（孿生機器人），于是網友們的調侃變成了這個網站“能幫你分清張馨予、張予曦、張歆藝、張辛苑、張雨绮和張涵予”了。

大概是覺得光測臉也不夠，那些看圖識X的網站都往奇怪的方向發展了。先是Algorithmia公司開發了一個能夠鑒别圖片上的人有沒有穿衣服的網站（也就是看圖識裸體了），大概是希望能借此減輕“鑒黃師”們的壓力；而後是康奈爾大學和Visipedia研究項目小組共同開發了一個“看圖識鳥”的網站，旨在幫助觀鳥愛好者識别鳥的種類，或許還能順便減輕一下微博上的博物君的工作量，大家以後也不用老是找博物君問“這到底是什麼鳥”。

那麼問題來了，這些網站/應用好玩是好玩，那麼到底它們有什麼用呢？要知道微軟可沒有那麼閑，故意制作一個網站來給你們刷朋友圈和微博的屏，也不是想讓你們借着這個網站讓你們擺攤算命，“掐指一算你今年年方二十”，更不是讓你們借此機會發自拍的。這些網站的背後，自然是暗藏着一些更深層的内涵和玄機的。

其實，這些看圖識X的網站背後都有一種叫做“機器學習”的機制。以微軟的顔齡機器人為例，在設計網站算法時，設計者必須先将大量的已經知道性别和年齡的照片數據輸入到計算機裡面，作為機器學習的一種訓練，并且從這些數據中提取各種人臉信息屬性（形狀、紋理、幾何等），然後通過建立數據模型開始讓機器進行學習。等待機器學習完成以後，新輸入的人臉圖像就會被提取信息屬性，然後通過計算機的數據模型進行識别。因此，這些網站不是用既定的規則來對圖片進行識别，而是通過大量的數據讓機器進行學習後，得到最終大家想要的結果。

或許你還是想問，那學習完之後又有什麼用？這用處可就大了。先不提别的，就以上面提到的那幾個網站為例，當顔齡機器人和孿生機器人獲取了大量的人臉數據之後，微軟的人臉識别技術就能夠到達更加精準的地步，結合之前微軟在Win10當中加入了人臉追蹤功能，想必微軟是在為以後的技術發展而鋪路的。而像那個看圖識裸體的網站，則能夠用來監測網絡上的小黃圖，甚至可以結合一些其他的算法，直接就在檢測的時候将這些小黃圖過濾掉。

除此之外，經過了機器學習之後的圖像識别算法，還有很多别的用途，例如說能夠用在無人駕駛領域上，識别路上的行人和車輛，又或者是運用到工業機器人身上，自動檢測并進行過程自動控制。另外，在人工智能方面，機器學習能夠讓計算機變得“更聰明”。

然而，就目前的技術來看，其實這些網站和算法還是有不少缺陷的，不然就不會出現各種誤判（連派大星都被誤判為R級圖片了），網絡上也不會有各種吐槽了。而機器學習，正是要幫助設計者了解和解決這些缺陷和誤判問題，然後讓網站和算法變得更加準确的。不過，在算法更加優化之前，能夠博得網友們一笑，這些網站也算是值了。

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