事。 研究所的老板完全不记得接头的时候，对方穿的是什么。 几位有经验的老警察想让他描述一下对方长相，再画出来。 老板的描述：“长得很普通。” “中等身高。” “普通的眉毛。” “两只眼睛，没注意是双眼皮还是单眼皮。” “看起来不凶，不帅也不丑。” 最要命的是研究所老板似乎有点人脸识别障碍，看谁都觉得一样，连看着女警都觉得「眉眼似乎有点像」。 通过自己那团人形马赛克定位到与接头人见面的那一天，接头人还是一团马赛克，只能看出是个男人，身高比老板差不多，穿着深色的裤子，浅色的上衣。 调查组组长满怀期待地看着安夏：“你们公司不是能使用人工智能修复人像吗？这个能修吗？去掉马赛克也行吧？” 安夏摇摇头：“人工智能修复人像……其实是通过通用逻辑实现。” 也就是根据这个人的dna来判断人种的平均特征。 再根据此人当时所在的环境来判断皮肤和体毛状态。 此前紫金科技曾经配合几家博物馆举办联合活动——用科技复活古人。 就是通过各种数据综合一个可能性，用软件捏出一张人脸。 去掉马赛克就更是如此了，靠的是海量大数据训练系统，比如远处的山很模糊，用人工智能对其清晰化，靠的是—— 人工智能根据过去的经验，得出的合理想像，蓝色是天，白色是云，绿色是树…… 恢复犯罪嫌疑人的脸，就不能靠合理想像了。 人工智能有可能将数据库里所有的人脸都合理的凑上去。 这个功能合法的使用情境是恢复现实环境，不合法的使用情境是「一键脱衣」和照片换头。 调查组长的梦想落空，实在没有办法：“只能继续在全市加强控制。” 调查组划出片区，根据他们的经验，他不是本地人，不可能躲在老小区，那里的邻居整天八卦这八卦那。 要是看到他的好车停在楼下好久不动，肯定要讨论很久。 本市的商品房小区有几个，已经排查过一遍了，没有发现嫌疑人的踪影。 最终还是被抓了，落网原因让人意想不到，由于此人不敢用任何电子付款方式，害怕被抓到，所以都用的是现金。 有一个近视的外卖员很不幸，在去送餐的路上摔了一跤，弄坏了眼镜。 幸好人民币还能靠颜色分五块十块，他好不容易把钱给琢磨清楚了，一抬头，忽然觉得眼前这个拎着外卖盒转身的男人非常熟悉——他就是在公司门口重复重复再重复播放的马赛克视频里的男人。 研究所老板落网后，他得到了五百块，正在盘算是买合金眼镜还是买树脂眼镜的时候，小雪通知他：“安总要见你。” 外卖员有点紧张，这点小事，不算见义勇为，安总找他干什么？ 见到安夏之后，他才明白，安夏想知道他是怎么认出那个男人的。 此人一天照三顿点的餐，还买过生活日用品。 总计有十四个送餐员为他提供过服务。 「吃了吗」的门口循环放着那模糊的身影，就是希望散布在大街小巷的送餐员们能抓住机会赚点小钱。 结果认出他的人，竟然是一个失去了眼镜的近视患者。 “你能从模糊的图像里看出真正的图形？”Ｍ.ＤaＭｉNGPump.ｃＯM