两年前，有两场旷日持久的"人机大战"获得了全球瞩目。一场是谷歌阿尔法狗以Master的新身份重出江湖，用60场连胜顶尖围棋手的成绩震惊了世界。另一场大战的主角则是谷歌在地球另一侧的对手百度。在《最强大脑》第四季跨年龄人脸识别任务上，百度人工智能机器人"小度"以3:2的比分战胜"最强大脑"代表王峰。

这两场"人机大战"在刷新了人类对于人工智能的认知之外，也抛出了一个新的问题：对人工智能来说，下围棋和识别人脸到底哪一个更难？对此，百度公司创始人兼CEO李彦宏给出了他心目中的答案：人脸识别对机器来说其实更加困难。

时至今日，人工智能与人类在围棋的较量中发挥愈加稳定。而人脸识别技术不管是中国，还是在硅谷都发展的一片火热，并渐渐开始了普及之路。但不管是从区域性，还是全球性的竞争来看，人脸识别的行业格局远远还没有确定。此时再去回想当年关于人脸识别技术和人工智能下围棋的难易争论，多数人都不免得更赞同李彦宏给出的答案。

诚然，围棋是一下极为考验运算能力的游戏。计算能力和算法越强，就越能照顾后面局势的变化，Master经过谷歌不断研发和试验，不断增强学习能力，才在千变万化的围棋盘上取得了胜利。但人脸识别的困难程度则超出了计算力的局限。除了信息匹配和分类问题外，在人脸识别过程中，机器还需要考虑很多感官成份。例如双胞胎、多胞胎，以及表情、光照条件、整容等外因影响。此外，人脸遮盖物，如口罩、墨镜、头发、胡须，甚至是整容、P图等行为，都增加了人脸识别的难度。

这也是李彦宏认为人脸识别对人工智能来说更难的主要原因。认为在人脸识别过程中，每个不同的情况都不具备共性，只在一个案例里面发生，而数据学习出来的特征是共性的特征。所以对机器来说，下围棋这种规则清晰的事情反而容易做好。但人脸识别这类规则模糊的事情，则对机器的要求更高。所幸在百度等企业的努力下，人脸识别技术已经有了长足的进步。李彦宏介绍："一般人拿着孩子小时候的照片，再对比他长大后的照片，是很难识别的，但人工智能已经可以做到了。"