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这里的击败是全面超越，包括之前某些不如人类的特殊情况下：
> The best systems can beat human performance in ideal conditions. But their performance drops dramatically as conditions get worse. So computer scientists would dearly love to develop an algorithm that can take the crown in the most challenging conditions too.
> Today, Chaochao Lu and Xiaoou Tang at the Chinese University of Hong Kong say they’ve done just that. These guys have developed a face recognition algorithm called GaussianFace that outperforms humans for the first time.
Source: The Face Recognition Algorithm That Finally Outperforms Humans
相关问题：人脑对人的面部识别用的是什么「算法」？
为什么被折叠？
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18 回答
这个问题引发的大家的讨论是很好的，但是实际上就当看个笑话就行了。。。。。。。
机器永远不可能取代人类，如果想利用”机器不会累，机器可以拼命学习，机器只要电费和砂子”这几个优于人类的特点去提高经济效益，或者干一些人干不了的事情，那你就一定要看看他有什么是干不了像人能干的事情了，衡量过后才决定是不是要去研究这个系统。
所谓的以现在的科技水平能制造出和人一样的智慧，这和把核弹做成像钢铁侠里那样小到能像一个烟盒大小是一样难的。
大家不要傻了，天天听这些新闻，不累么？
能以假乱真就不错了，这个事情只能无限逼近人类，不可能等于人类。
除非经过训练，大部分的人脑对于细节并不是那么注意。当然也有部分很有天赋的人可以发现很多常人不容易察觉的细节，例如说我的女朋友和福尔摩斯。。。
好吧我身上真没有其他女人的头发。。。
跑题一下。另外，人脑的记忆，虚构成分太多。人容易往自己希望的方向去补充细节。例如我，每次照镜子都觉得自己长得帅。
所以，有这么不靠谱的大脑记忆机制下，算法胜于不准确经验，很正常。
再说一句，我是个轻度脸盲，求治疗。
以上回回答非主流非专业，坐等折叠
非专业, 不敢乱说. 但是看到这个标题后去读了几篇文献.
简单说感觉这1%的进步是overfitting的结果. 或者更严谨的说, 是把一个已经解决了的问题精益求精了, 没有什么特别大的意义. 如果换一个难度更大的dataset, 不一定拼的过deep learning.
至于超越人类啥的, @笨猫猪 同学也说了, 就是抓眼球用的.
我是boltzmann machine粉丝, 带有偏见, 莫怪.
更新：经过讨论和看其他人的答案，我对这篇文章的判断很可能是错的
我现在是一个码农，科研离我很远了~
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这篇文章作为一个technical report发在arxiv上，其实没有经过严格的同行评审；
文章的摘要里写的很清楚，只针对LFW一个数据集，“第一次击败人类”的表述，不准确，不科学；
如果真的有那么牛，这篇文章会出现在CVPR, ICCV, ECCV三大顶级会议上；
从摘要看，文章提出的方法和现有方法相比没有本质的区别，也许有一些新feature可以在一些测试集上跑出比较好的结果；
Tang xiaoou是业内大牛，如果他认为这篇文章是technical report水平，那么就是，否则他不会放过一篇CVPR的机会的。
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关于“超越人类”，讲一个CV圈里老掉牙的故事吧。
CV的目标是摘月亮，现在我们爬到了树上，然后我们说：“看！我们离目标又近了一步~”
共勉。
有人质疑这个papar,我说真的，唐笑鸥的水平我觉得他还是没必要弄虚作假的。
为什么？其实很难说清楚。讲道理CNN的理论现在你可以认为是一片空白。比如为什么在imageNet上CNN会做得比人好，我只能说，鬼知道。反正他试验出来就是好。
还有为什么发在Arxiv上。。。讲道理，你看看google,microsoft这些公司，尤其是google，多少文章发在Arxiv上的，因为快啊。
还有，不用怀疑CNN在人脸识别上的能力，国内都有API了，叫face++，这还是我去年看到的。
surpass human level这篇文章，大多数引用被详细的研究过的gaussian processes，连提取特征子也是LBP，通篇没有提出新的东西，只能算是一篇理论应用的文章。
我觉得计算机与人类处理问题的方式根本不是一回事，人可以通过各方面判断一个人是谁，比如背影，走路的动作，神态，这些东西貌似计算机判断不出来。
关于作者
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David Chang 核心会员
这家伙很懒，还没有设置简介
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-13 18:32
- 更新时间
- 2026-01-13 18:32
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