终于，他们让AI变成了人工智障

极客的影响力边界正在拓宽 。

作者 ： 张    雪

编辑： 张丽娟

在比赛时间结束前的几秒钟里，当评委和主持人几乎要宣布失败的节骨眼上，现场观众突然发现屏幕上出现了“被动了手脚”的黄健翔的图片和清晰的伊万卡的照片，在最后关头，TSAIL战队完成了让AI犯错的任务。

同样充满戏剧性的是，在指纹识别的挑战中，参赛选手在时间倒计时20秒内才完成了指纹制作，然而就在拿指纹去验证的过程中，做好的指纹意外落地，引得全场惊呼。好在，指纹找到，并成功打开了四部智能设备。

这是CV智识在GeekPwn2019现场见证的一幕幕真实画面。

一场最具戏剧性的指纹挑战赛

一

在现实生活中，大家可能在不经意中会留下很多指纹，这些指纹看上去非常“淡”、非常的无足轻重，但是这些信息足够让不法分子做你的指纹膜。

“因为时间不够了，读秒到20秒的时候就强行停止了，指纹还没有雕完，只用了2/3的指纹，另外1/3还没有打完。”刚刚参加完GeekPwn2019指纹解锁挑战赛的腾讯玄武实验室指纹识别项目选手陈昱谈到。

在挑战过程中，陈昱经历了两个戏剧性的时刻，一是在时间截止前的最后一秒完成了满意的指纹制作，二是在从操作台拿到设备上验证的过程中，指纹意外掉落到了地上。

但就是这2/3并且因为意外掉到过地上的指纹，帮助陈昱在指纹识别比赛中成功破解了五个设备，完成了挑战，从中足以看出，依靠技术手段获取普通用户的指纹已经不是科技界的难事。

与其他比赛项目不同，指纹识别的挑战赛只有陈昱一个人参加。

比赛刚开始时，多数的现场观众或是在闲聊，或是处在中午疲惫期而兴趣寥寥。

为什么没有对手？面对媒体的发问，陈昱解释道：“极棒比赛有两种pwn和表演赛，我这个属于表演赛。”

比赛开始时，评委介绍称，在本次指纹解锁挑战中，核心点在于在20分钟内做一个指纹出来，并把所有的设备全部打开。

选手需要指纹解锁的设备主要有六个，分别是四部手机和两个指纹打卡机，这六个设备用的是不同的技术。

活动现场，随机找到的志愿者把指纹印在玻璃杯上，随后陈昱先要在玻璃杯上取得目标指纹，然后根据指纹样本，用3D打印机将指膜打印出来，进而实现指纹解锁。

与想象中采取指纹方式不同，陈昱是先把玻璃杯放到暗箱里去拍照——找指纹，然而在挑战过程中，这个简单的采集指纹动作就用了将近1分钟。

紧接着，他把手机里的照片进行了放大，将图片中的噪点进行了二次处理，以便3D打印时，指膜能够更加的准确清晰。

三分钟时，陈昱完成了第一个指膜的“3D打印”，但几分钟后，他似乎对拍摄的照片不满意。然后又开始了新一轮的重复动作。

随着比赛的一步步进行，越来越多的观众已经从闲聊和瞌睡中缓过神来，开始聚精会神地关注着比赛。

在剩8分30秒时，陈昱把雕刻的痕迹做了一些清理，并把雕刻出来的指纹剪了出来。其实这个雕刻过程还是需要挺长时间的，大概5分钟才能完成一次。

正是由于在指纹雕刻过程中花费了太多的时间，所以留给指纹再加工的时间非常有限。

接下来，可怕的一幕也发生了，由于陈昱在比赛前半段一直没有获得满意的指纹雕刻图像，所以在比赛结束20秒前他还没有一枚能拿去破解的指纹。

直到时间所剩无几，他精心修过的指纹才最终成型。

“可以看到现在陈昱的手都抖的不行，出了满头大汗。”主持人黄健翔在现场调侃道。

在解锁之前，还有一个把全场观众注意力推向高潮的一个细节，那就是指纹掉地上了。

这一幕发生时，黄健翔反复强调，“我保证这绝对不是安排好的。”

紧接着，在全场观众的瞩目下，陈昱开始了指纹印证开锁的环节，经过反复的测试，最终揭开了两个打卡机和三部手机。

这个比赛里面，为什么时间指标如此重要？

评委解释称，因为指纹采集是在咖啡馆、茶馆等真实场景中，而指纹解锁需要接触到手机，所以对指膜做出来的时间有客观要求，只有这样才能在短时间内完成解锁。

关于这次破解的成本，陈昱坦言，“硬件加在一起1千多，雕刻材料1块钱可以做出十几个，基本忽略不计。软件只是一部手机、我自己开发的一个App，所以是用廉价方式雕刻出一个3D指纹，这在以前是没有的。”

“第一个困难是选择材料，短时间内不可能尝试多种材料去攻克不同原理的指纹。所以选材料花了很久。第二个困难就是拍摄，由于只能用手机拍摄，所以比赛中这部分花了很长时间，如果用专用设备就容易得多。第三是不能被防伪系统认出，即让它认为是真实的手指上的指纹，而不是假的。”陈昱边回忆边叙述着这次挑战中的难点。

在此之前，以二维特征为技术原理的光学指纹和电容指纹，已经能够用不到5毛钱耗材的成本，在5分钟之内被攻破。

但本次涉及到的指纹识别是超声波指纹，这项技术是考察三维特征的。因而破解也需要用更高端的技术。

评委谈到，“这一次很大一个难点在于超声波的渗透。第二是要用一个指纹把所有的设备解锁，难度性也非常大。”

此外，在与陈昱之后的交谈中，CV智识了解到，这次挑战项目是拍手指在光滑平面（比如手机屏幕）上残留的指纹的痕迹，通过这种方式残留的指纹场景更多。所以演示的也是难度最高的——玻璃杯采集。

“屏幕上采集指纹难度比玻璃杯低好几倍，但屏幕上比杯子上采集容易。”陈昱说。

诚然，这次的挑战并没有达到100%的成功，毕竟还有两部手机没有解开。

谈到对结果的感受，陈昱告诉CV智识，“考虑到现场紧张的情绪和环境影响，对这个结果已经满意了。”

其实，虽然陈昱在指纹识别领域已经有了两年多的探索，但是在极棒这个赛场上他还是一个新选手。

指纹难，脸更难，清华战队巧骗AI

一

与陈昱不同，包揽两项AI挑战赛冠军的团队——TSAIL站队，他们是由三名清华计算机博士生和RealAI联合组成的顶配团队，似乎从出场就带着主角光环。

除了清华博士的头衔，让人对他们的比赛有些许的期待外，他们还有多个国际大赛冠军的背景加持。

在2017年，TSAIL站队就已经拿了Google顶尖机器学习三个对抗样板赛的冠军。去年，他们也获得了极棒拉斯维加斯的冠军。

与过去毫无二致，此次他们参赛的项目依旧都与AI相关，这回问题的核心点在于让AI犯错。

作为极棒大赛的传统项目，这无疑代表着此次大赛的最高难度和水准。

第一个比赛中，组委会为选手提供了三个挑战：定向攻击，非定向攻击，并攻击知名人脸识别服务。

这场比赛的高潮在于，TSAIL战队在第三关“人脸识别攻击”中用图片成功欺骗Clarifai人脸识别系统，让AI将黄健翔识别成了“美国第一千金”伊万卡，虽然置信度很低，但依照比赛规则，判定选手攻破成功。

“我们只能算勉强成功了一部分。因为三个模型中我们只攻破了一个，并且攻破的效果也不是特别好。”赛后，TSAIL站队选手们如此的自评道。

与在现场时的热闹不同，在采访过程中，他们十分冷静和理智。 可能是已经习惯了大赛夺冠的结果，他们也并没有表现出明显的喜悦。

直到谈到比赛的技术原理，他们才开始滔滔不绝起来。

其实，现在国外AI已经能够实现“换脸”了。不过从原理来看，之前的“换脸”与本次挑战赛中的还是不一样的。

对此，他们解释道：“我们整个照片中脸其实没有换，我们只是在原有的照片上做了点微小的改变，人看起来改变不大，但这种微小的改变就能够让机器误以为是伊万卡的照片”。

“从学术角度来看，它实际上是数学的一个优化问题，因为目前神经网络有些漏洞，优化是一种途径。通过一些优化方法让模型认为它就是要攻击的目标对象——伊万卡。单从挑战内容来看，不同性别，国籍，人种和年龄都会有一定的影响。”他们进一步谈到。