失落世界之大剑前不久的人机围棋大战，最终人类顶尖棋手李世石以 1:4 不敌 Google 出品的人工智能 AlphaGo。

　　其核心原理采用了多层神经网络对图像进行分析，同时运用深度学习算法总结规律，最终得出战胜人类高手的棋招。

　　实际上这套原理还能够应用在别的领域，就比如上个星期登陆 MindTalk 线场的图普科技，每天利用人工智能对图片和视频进行超过 3 亿次的鉴别，利用计算机的能力来发掘图像信息中的价值。

　　目前已有数百家企业成为他们的用户，其中更是包括了七牛云存储、360、映客、今日头条、秒拍、等一系列非常知名的产品。

　　互联网的开放不仅带来了自由，同样也成为垃圾信息的温床。最为人熟知的一个职位叫做“鉴黄师”，代表人物自然是“唐马儒”，但实际上“唐马儒”再多也满足不了现在对于图像鉴别和挖掘的需求。

　　最好的例子就是前不久爆出的“直播造人”，视频和直播类内容的兴起使得对内容的鉴定需求呈几何倍数增长。

　　垃圾信息的问题在互联网的文字时代也同样存在，但相对比较好解决：不断在后台更新关键字就可以完成屏蔽。但图片和图像相对复杂的多，正如图普科技 CEO 李明强所说：

　　直播对于审核的实时性要求太高，同时在线的直播数量大，一不小心违规的东西就上线了。

　　传统的解决方案是通过人力完成，所需要的人数会与主播成一个比例。通常都是好几百人坐在屏幕前面持续对闪过的画面进行筛选，如果发现不符合规定就进行人工处理。

　　相比之下，图普科技给出的解决方案则更为简单：上传图片（视频直接截图），我给你分析，然后把结果交给你。

　　并且筛选的维度非常丰富：识别、暴恐识别、是否旋转、颜值、人物类别、广告识别、是否戴眼镜、头发长度、车身颜色、车标品牌、服装风格、服装美观度等等。如果你还有别的需求，图普也可以为你深度定制筛选规则。

　　使用流程也非常简单，将图片发送到图普的云处理端，然后就能够接收到来自云端的处理结果，同时反馈的还有机器对结果的确定程度（百分比）比如“图普有多确定这张图片是图片、图片里的人颜值有多高”。

　　这些复杂的维度即便是人也要花上个几秒钟来确定，而图普所能达到的成绩是 99.5% 的图片都能够在 0.2 秒内获得鉴别的数据反馈。

　　同样的一张魔方图片图片，人眼看到的是一个魔方，而计算机看到只是每个代表每个像素点的数据。 虽说人对于图像的识别能力也是日积月累形成的，但如何教会计算机看“懂”图片一直是个难点。

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