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如今，在人们的日常生活中，“智能图像识别”可谓无处不在：在公园散步，当我们看到不认识的植物，拿起智能手机对着植物拍张照片，利用手机中“智能图像识别”功能，很快就能得到植物的准确信息；在超市购物付款时，对着镜头刷脸，利用人脸识别技术，也能实现轻松付款；还有一些自动驾驶汽车在行驶时，像长了眼睛一样，能轻松判断出哪里是坡道、哪里是转弯……

事实上，“智能图像识别”的背后，离不开一项关键算法技术——卷积神经网络（CNN）。作为深度学习的重要技术之一，卷积神经网络就像是一双眼睛，能够智能地“看”万物、识万物。

那么，到底什么是“卷积神经网络”？它在具体应用中又是如何工作的？现在发展情况如何？未来又有哪些发展趋势？请看本期关注。

卷积神经网络——

图像识别的“AI之眼”

从一个有趣的实验说起

了解“卷积神经网络”，要从一个有趣的实验说起。

20世纪60年代初，一次实验中，哈佛大学两位神经生物学家休伯尔和威泽尔将一只猫咪放到一台幻灯机前面。

幻灯机播放的画面不断变化，对猫咪进行持续视觉刺激，激活其视觉皮层中的相应细胞。同时，借助贴在猫咪颅骨底部的钨电极，两位神经生物学家捕捉到了猫咪脑细胞发出的信号。

他们发现，猫咪大脑中特定的细胞会对特定的视觉信息作出反应。线条、颜色、对比度、角度……在一个个画面中，有的神经元对画面中物体的边缘线条非常感兴趣，有的神经元对颜色比较敏感，这些神经细胞分工明确，共同帮助猫咪识别各种复杂的图像。

两位神经生物学家的实验证明，视觉特征在大脑皮层的反应是通过不同的细胞达成的。其中，简单细胞感知光照信息，复杂细胞感知运动信息。此外，他们还系统地绘制了整个视觉皮层，揭示了视觉神经网络如何处理视觉信息的过程。

1981年，由于在视觉信息处理方面做出的贡献，这两位科学家荣获了诺贝尔生理学或医学奖。

差不多同一时期，日本科学家福岛邦彦受猫咪生物实验的启发，模拟生物视觉系统提出了一种层级化的多层人工神经网络，即Neocognitron神经认知系统，用于识别日文手写字符。

作为现今卷积神经网络的前身，Neocognitron神经认知系统模仿视觉皮层中“简单细胞”和“复杂细胞”的分层结构，设置了不同的“层”，用来提取观测目标物的不同信息。

几年后，法国科学家扬·乐昆和他的团队在神经认知系统的基础上开发出LeNet-5模型，用于银行识别手写字符，并正式提出了图像识别算法——卷积神经网络的概念。不过，受限于算力稀缺等现实因素，卷积神经网络在问世当时并没有得到充分的重视和发展。

直到21世纪初，随着互联网的普及以及图形处理器（GPU）的出现极大提升了计算机的并行计算能力，卷积神经网络的训练强度大大增强。

2007年，美国斯坦福大学教授李飞飞带领团队整理并构建了名为ImageNet的大规模图像数据集。这一图像数据集包含约1000万张图片，为后续验证图像识别研究算法是否有效提供了标准。

一个重要的时间节点是2012年。在这一年的ImageNet挑战赛中，一个具有划时代意义的模型——AlexNet模型横空出世。挑战赛中，AlexNet模型把图像识别错误率从26%降低到15%，以远超第二名的绝对优势一举夺魁，引起了人工智能领域的轰动。

该模型高识别正确率的秘诀，就在于使用了“多层卷积人工神经网络”。AlexNet模型在竞赛中的成功，也标志着深度学习技术在视觉识别领域的重大突破。卷积神经网络的胜利，让大模型实现更有效率的深度学习成为可能。

AlexNet模型的成功像一声发令枪，此后，卷积神经网络的发展进入了快速迭代期。各国研究者开始不断改进卷积神经网络架构，增加网络深度，提升卷积神经网络性能。

卷积神经网络识别目标过程示意图。资料图片

像侦探破案一样识别图像

卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

单纯从概念上来看，这似乎不容易理解。或许，我们可以借助一个形象的例子理解：如果我们将计算机理解图像的过程比作“破案”，那么卷积神经网络就是一个训练有素的“视觉侦探小组”。

作为卷积神经网络的组成部分，卷积层、池化层和全连接层是“视觉侦探小组”在破案中不可缺少的重要步骤。

卷积层——观测员拿着放大镜搜索，寻找关键线索。

从计算机的视角来看，一张图片是由一个个像素点组成的矩阵。面对图片上的像素点，卷积层中的卷积核就像拿着放大镜的观测员，记录视野范围内的信息。在运行中，不同卷积核有不同的观测重点，以提取图片不同维度的信息：有的着重提取图片的颜色信息，有的着重提取图片中物体边缘轮廓信息，有的专门提取图片上某个特定形状信息……将这些观测员观测到的信息汇总到一起，就能覆盖整张图片的内容，提取出图片的关键特征信息。

经过观测员们的努力，卷积层提取出的关键特征信息将交给池化层，进行进一步处理。

在卷积层收集到的特征信息中，很多信息是重复的。面对图片的不同区域，池化层会整合和保留不同区域的最大特征，精简保留特征图关键信息，减少后续分析计算量，提高训练和推理速度。

更重要的是，池化操作具有独特的“特征不变性”。通俗地说，输入的原始图片即使有轻微的旋转甚至形变，其依然能够准确地识别图片特征，推理出正确的结果。

最后一步，精简后的线索被送到全连接层中进行投票表决。全连接层提取本质信息，确定目标物。

在全连接层中，每个神经元都仿佛是一个侦探，汇总前一层所有输出的信息，并将这些信息织成一张细密的网络。

例如，在这一层中，神经元A接收到“耳朵尖度”特征，且数据权重较高；神经元B关注“胡须长度”数据，数据权重中等；神经元C监测“毛色均匀度”指标，数据权重较低。随后通过加权计算，得出“猫：95%VS狗：3%VS其他：2%”的概率分布结论。最终，模型判断后得出——“这是一张猫的照片”。

与传统的图像处理方法相比，卷积神经网络无需对整张图像进行逐一像素分析，只需专注于图像的关键局部特征。正如对于一张关于猫的图片来说，模型只需判断出图像中“是否有猫耳”这个关键特征，就能确定图片上是不是一只猫。

某种程度上来说，卷积神经网络的视觉处理方式与人类视觉系统的工作原理是一致的：见微知著，化繁为简，从关注局部焦点开始，逐步构建对全局的理解，在变化中寻找不变的本质。

以数字方式延伸人类感知边界

非洲大草原上，狮群依靠非凡的视觉系统迅速锁定3公里外的猎物；凭借卷积神经网络，人类正以数字方式延伸感知边界。某种程度上讲，人们对生活的感知方式，正在被重新定义。

在医疗领域，卷积神经网络极大缓解了医生在医疗影像分析上的压力，提高了治疗效率。传统CT影像分析主要依赖医生肉眼筛查，每个病例医生通常需要审阅超过200层切片。这对于一名医生而言，是非常大的工作量。

据悉，腾讯AI Lab开发的肺癌早筛系统，可以借助卷积神经网络自动标记微小结节，大大降低了漏诊率。北京协和医院的一份临床测试数据显示，AI辅助下的阅片效率与以往相比提升了4倍，早期肺癌检出率提高了22%。

此外，谷歌DeepMind模型借助卷积神经网络，已能识别54种眼底病变特征，准确率超过多数眼科医生；印度某些资源匮乏地区，搭载具备卷积神经网络算法的便携眼底相机，让村医也能完成大型医院才能进行的糖网筛查。

在自动驾驶领域，卷积神经网络俨然成为司机的“第二双眼睛”。比如，美国Autopilot自动辅助驾驶仪的卷积神经网络模块，能在100米外识别0.2米高的儿童玩具车，响应速度比人类驾驶员快8倍；以色列Mobileye驾驶辅助系统借助卷积神经网络，通过分析低头看手机等行人姿态，预判行人横穿马路概率，减少碰撞和伤亡，提高交通安全、减少事故发生率。

首先，工作人员可以借助卷积神经网络高效的图像识别与模式分析能力，识别追踪军事人员。比如，在一些热点地区发生的武装冲突中，有的作战方通过卷积神经网络，利用对手国家社交媒体图片构建人脸数据库，快速识别敌方士兵、阵亡人员及特工。

其次，将卷积神经网络应用于装备地形分析，重塑对战场的感知和对目标的打击。比如，将路边监控与无人机采集的图像信息输入卷积神经网络系统，自动识别敌方坦克、火炮阵地等目标，实现精准定位打击。

由此可见，作为观察世界的“智能侦探”，卷积神经网络可有效提高战场的态势感知范围，减少人工判读误差，一定程度上缩短“发现—决策—打击”链条，提升作战响应速度，对未来战争形态和作战体系产生举足轻重的影响。

此刻，当你打开手机，再次使用“智能图像识别”功能时，一定不要忘记这个功能背后的“功臣”——卷积神经网络。

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