AlphaGo的胜利让人工智能的“深度自学”概念很快普及，而首度超越“机器学习”、过渡到“深度自学”的节点之后再次发生在图像识别领域。根据五谷丰登证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》，图像识别分成生物识别、物体与场景辨识和视频辨识。据估计，到2020年，生物识别技术市场规模将超过250亿美元，5年内年均增长速度大约14％。其中，人脸识别增长速度最慢，将从2015年的9亿美元快速增长到2020年的24亿美元。

在各式的场景应用于中，当下以人脸识别尤为广泛，并且机器早已低于人类的辨识能力。在两周前的《最弱大脑》中，百度首席科学家吴恩达带着小度机器人和人类运动员较量，在人脸识别项目以3：2取得胜利。但是，在误解和常识解读的能力上，图像识别近没能和人类媲美，涉及公司正在大力紧贴横向行业应用于中。

图像识别落地图像识别背后的技术就是新的机器学习方式，即深度自学。具体来说，在数据的基础上，计算机自动分解特征量，而非人为设置特征量，然后计算机根据这些特征量来展开分类。

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