Google Photos 无限免费的 “真相”，是问用户要更多

还记得微软意外走红网络的颜龄机器人 How-Old.net 吗？前不久，微软现在将它加入了 Bing 的图片搜索引擎当中。这意味着你可以点击任何一张微软认为有人脸的照片，就可以检测图中人物的年龄。

无独有偶，Google 在 2015 I/O 大会上推出的 Google Photos 也能更智能地识别图像：它可以将相册中同一个人物的照片整合在一起，比如回顾一个婴儿从小到大的成长轨迹。通过长期学习，它甚至可以自动判断对你重要的时刻、重要的人、和重要的事物。

它们的背后都是深度学习技术。深度学习或机器学习是人工智能（AI）的一种，图像识别、语音识别都是其中的例子。Skype 和 Google Translate 的实时语音翻译、Google Now 中的自然语言学习等等也都是来自于机器对人类语言的深度学习。

“深度学习指的是机器通过大量的数据进行自主学习。当有大量的数据作为分析样本的时候，它们能够总结出规律，变得越来越智能。”

深度学习，计算机可以模仿人类神经网络的识别过程、比较出细微的差别。

比如，在最开始，一些图片会被标为 “面部”，一些则不会。在学习样本数据后，通过大量样本的 “训练”，机器能够抽象出其中的规律，输入陌生的图像时也能输出正确的结果。

每一层神经网络对应着不同的抽象程度，比如最低层次能识别光线、色彩，下一层次能识别图片的边缘等等。这样一层层的 “训练” 需要大量的数据，而数据则是微软、Google、Facebook 等大公司最不缺的东西。

加入 Bing 中的面部识别 API 显然不再仅仅是一个娱乐功能，而 Google Photos 免费储存空间背后的 “真相 ” 也并不是通过云储存服务挣钱，而是背后的是为深度学习（机器学习）提供样本和数据。

各大科技公司都对深度学习技术开始了自己的布局。除了挖科学家、买公司。Google 的人工智能专家 Geoff Hinton Facebook 有 Yann LeCun、百度的吴恩达，Google 还收购了伦敦的创业公司 DeepMind。

更好的机器识别技术意味着更好的搜索引擎，更好地了解用户兴趣，这正符合 Google 等公司的盈利模式。长远来看，能让无人驾驶汽车、机器人等识别陌生的物体和环境。

天下没有免费的午餐，通过海量的图片数据，Google 不仅能够优化它的图片识别技术、用于产品研发，更可以在未来精准地向用户推荐商品。事实上，越来越多的互联网公司想要问用户要更多的数据。

今天的人工智能已经不仅可以写稿、下棋、测颜龄、还可以帮你计算菜的卡路里、调情 。一向看重创新的 Elon Musk 就曾在去年 MIT 的一场演讲上，表达了对 AI 的警惕态度。正如一位名叫 lion 的读者评论所说：

这非常的危险，因为如果人类不再写文章给人类看，那机器人会给人类洗脑，然后机器人统治世界，不过我怀疑这个情况现在已经开始了。轻的情况是，机器人写文章，让人类失去想像力……

而这一切的开始是，互联网公司问用户要更多数据、隐私也不复存在。