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各种奇异图片，人类无法正确分辨，人工智能如何呢？人工智能图像识别在目前阶段依赖于训练集的质量。高质量的训练集可以使它的识别效果超出一般人，达到人类顶尖团队的水平。但是也仅是如此，它并不能超越顶尖团队很多，某些情况下依然会犯错误。
其原因很好理解。训练数据是人类整理归纳的，所以人如果自己都分辨不出来，也就意味着训练数据会有错误。训练数据的错误，自然会造成人工神经网络的错误。
所以说，智能识别想要超过顶尖人类群体，其实还不太可能。只是超过了很多普通人而已。
人工智能可以根据五官相对位置形状等等信息加以判定，人眼受到的各种诱导太多。别把人工智能看的太神奇。
我闺女两岁半就能通过气氛看出我和他妈有没有吵架，人工智能就不行。
人类无法正常分辨，意味着训练集本身的标记就可能存在偏差，如果用神经网络去识别，结果也只是说从图片中能够抓取到的最大的特征表示，很可能驴唇不对马嘴。神经网络是人训练出来的，人无法辨认的东西，自然神经网络也无能为力。
人类无法识别因为人类没见过又或者差别非常之小肉眼分辨不出来。
这个时候机器的优势就出来了，机器学习通过给机器喂养大量的数据，通过各种纠错不断提高识别的准确率最终达到超过人类的水平，并且由于机器天生对数据敏感，两个图片即使差别很小但是体现在数据上却非常明显。因此机器能很好的解决人类识别不了的东西。
人工智能分辨图像差异是通过图像识别来获取图像信息（类似扫描装置获取物体形状，颜色等信息），再转化成计算机语言（任何图形，颜色都能在计算机上转换成一串代码），然后利用计算机的高速运算能力可以快速辨别出不同的东西对应的代码差异。简单的说就是把形象的图形差异用死板数字的对比来代替。毕竟一大串数字有一个发生变化了，计算机就能很快发现了，而我们人类就不行了。
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