来，让微软的 how-old.net 猜猜，你今天几岁？ 一夜之间，我的朋友圈已经被这些黄色的卡片刷屏了。卡片的中央是一张人像（往往是自拍），在脸部上方有一个硕大的黄色方框显示性别和年龄。而图片的说明往往是：“哈哈，再这么装嫩我也有些不好意思。”或者是“美颜前后的照片会显示相差好几岁。” 结果就是，生活在社交网络上的人们比赛式的展示着，在机器的识别之下，我们都至少年轻了好几岁。 当然，也有照片被鉴定为 48 岁的朋友表示：“感到了来自微软满满的恶意。” 
说实话，在光线正常、角度也比较正常（你永远不知道一个人为了显得脸小能把造型拗成什么样）的情况下，how-old.net 猜的年龄误差只在一两岁之间。经过各种图片的测试，我们发现，作为一个人人都用来娱乐的界面，它能准确地把宠物的脸、T 恤上的头像排除掉。根据以往那些宣称能识别人脸的应用的表现，这并不是件容易的事。 在上周举行的 2015 微软开发者大会上，两位工程师设计了一个示范页面 how-old.net，用来展示基于 Azure 云平台开发的脸部识别服务。也就是这个简单的界面，用户可以用必应图片搜索一张人像照片测试，也可以上传一张自己的照片，让这个图像识别系统猜猜你多大。 
在微软开发者大会 Build 2015 上，微软发布了基于机器学习技术的牛津计划（Project Oxford），这是一个提供给开发人员的打包服务，开发者可以给自己的应用加上面部识别、语音识别、图片分析、自然语义处理等功能。 4 月 30 日，微软在官网上发布了一篇文章，宣布这一消息，到目前为止，这篇文章也不过被分享了 200 次。在社交网络上，这个“猜猜你多大”的网页，却带了病毒一般的传播。 负责这个项目的两位资深开发者 Corom Thompson 和 Santosh Balasubramanian 一开始，他们只是在微软内部发邮件邀请人们来试试，在这篇详细介绍了这个 demo 页面的博客里，他们“只是乐观地期待能有几十位用户上传图片来帮忙测试就不错了”。 在页面上线几个小时之内，这个系统已经测试了超过 21 万张图片，而在几天之后的现在，究竟有多少人用过它已经很难统计了。在 Facebook 上，搜索 Howoldnet 有超过一百万个结果，在 Twitter 上相关推文的数量也已经接近百万。 在图片社交网络 Instagram 上，以 Howoldnet、howoldrobot 等为标签的图片加起来，也已经达到了十几万的数量。微信上究竟有多少相关内容我们难以统计，但是你可以试试翻一下自己的朋友圈，不用刷太多屏就能看到这些带有数字的黄色方框。 无论这个结果是否真的出乎两位工程师的意料，反正这个来自微软的人脸识别页面是火了。普通用户如我，也就是精心挑选几张能够显“嫩”的照片上传，获得比实际年龄年轻好几岁的结果，截屏上传社交网络。 现在看来，要解释它为什么能够形成病毒传播，并不是难事。首先，它用一个“一点点魔法、一点点科学”的途径拍了用户的马屁，年轻人可能更想显得成熟一些，而像我这样的用户对于“用科学的方式证明我还年轻”基本上毫无抵抗力，这一定程度上能够解释，有越来越多的测试者将结果截屏，分享到社交网络，从而吸引到更多的人来玩。 另一方面，因为不同的照片测出的年龄都不太一样，用户会在这个页面上反复测试，停留相当长的时间。可能梳了双马尾的自拍照会被鉴定成 14 岁，而光线不好时拍的照片被鉴定了 39 岁，于是比实际年龄小的结果会让你抱着侥幸心理试试另一张照片里的自己是不是还这么嫩，而那些“充满恶意”的结果则让人抱着“不能输”的想法，再试一次，再试一次，一次又一次…… 反正我已经玩了一整天了。 而对于开发者们来说，这也是一次关于微软云计算平台以及人脸识别接口的营销。这个简单粗暴的界面里，除了查看测试结果，它们还邀请你看看这个页面背后的故事。在这篇不到 1000 个单词的说明里，作者至少有十次提到了微软的云计算服务 Azure，甚至还展示了如果开发者在自己的应用里接入这个服务，会用到哪些代码。 有一点值得注意的是，这个示例页面虽然简单，但是在短时间内迎来数百万（甚至更多）的访问却完全没有挂掉，大约也只有背靠 Azure 这样的大平台才能做到。此前，我们曾经采访过提供类似功能的创业公司一登（SuperID），在接入情绪识别功能的应用 emo 上线的当晚，技术团队必须整晚盯着后台数据，保证满载运转的服务器不会瘫痪。 |
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