机器学习对珠宝玉石鉴定行业未来发展的冲击

许茜

【摘 要】随着机器学习与人工智能技术的发展，计算机正在迅速具备完成各种复杂任务的能力。这种能力仍然存在明确的缺陷与实用场景方面的限制，但是在有各种明确执行标准作为执行依据的场景中，无疑是非常适用的。而珠宝相关行业中的大部分领域，特别是钻石相关的检验、鉴定工作，无疑都是属于这一类型的工作场景。将能得到更快、更容易的推广与发展。在机器学习技术迅速发展，相关硬件技术迅速发展的趋势下，无疑也会在不远的将来受到重大影响。

【关键词】珠宝玉石;鉴定;识别;机器学习

目前，珠宝玉石的鉴定、评估与质量检验仍然需要由专业的检验人员完成。因为进行这一类工作时需要识别的特征，如净度、颜色、包裹体、切工等，都不是像当前机器识别技术常用的扫码、农产品筛检、流水线零件规格匹配等场景中主要使用的颜色、形状、大小等方便辨识的单一特征。而都是相对复杂的，表现形式多样化的特征，需要在抽象出某类实体的基础上完成工作。

因此计算机一直无法像检验人员一样准确区分同一指标下不同特征形态的观测结果，如面对位置不同，大小数量相似包裹体之间的差异时，无法区分并给出结论。而造成计算机无法完成类似工作的主要原因：无法准确识别一类实体的多种形态，正在迅速被解决。

在机器学习技术迅猛发展的推动下，机器视觉（图像识别）技术迅速进步。经过大量训练之后，计算机已经可以准确识别各种实体，计算机从此可以完成很多以前无法想象的工作。

如：

注：每组图片下方的文字部分为计算机根据图片内容自动生成的描述信息，下划线标识出的文字为要求计算机在图片中标识出的实体，右侧对比图中的高光部分为计算机自动对指定实体在图片中进行标注的结果。

图片资料引用自《Show，Attend and Tell：Neural Image Caption Generation with Visual Attention》Kelvin Xu，Jimmy Ba，Ryan Kiros，Kyunghyun Cho，Aaron Courville，Ruslan Salakhutdinov，Richard Zemel，Yoshua Bengio可以发现，通过使用特定数据集进行学习，计算机已经可以准确的识别相应领域中的各种实体对象，并在此基础上进一步对图片的内容进行抽象处理，得到以人类语言方式进行表达的图片内容。

而在珠宝玉石鉴定、评估与质量检验过程中，检验人员进行评估时参考的净度、包裹体、颜色、切工、切面是否有损伤等方面，都可以视为这一过程的操作实例：

查看某个切面识别关键特征（包体、瑕疵等）综合识别结果得出结论

检索图片识别特征实体分类统计输出结果

核心工作方式上的相似性使通过特别训练的计算机完成鉴定、评估与质量检验工作成为可能：

首先通过观测设备，对目标物的信息进行提取，结合人工鉴定的结果，形成可供计算机进行学习的数据基础。该过程可以在鉴定人员完成工作时同步进行。

其次，使用准备好的大量数据对计算机进行指定领域的训练，使计算机能够正确区分特征实体，进而为完成鉴定、评估与质量检验工作提供基础。

然后由检验人员在机器识别系统工作时，对结果进行抽检复核，发现识别错误时可以通过对错误数据的学习，完善机器工作的能力。

往复循环，在目前工作正常进行的过程中，就可以获得一个能不断进行自我完善，可以相对独立完成工作的机器识别程序。

而随着通过搭载对应的仪器，使用机器识别程序对珠宝玉石各个层面的观测信息进行处理，完成鉴定、评估与质量检验的技术的普及与推广，必定对目前的行业现状产生影响。

首先，是对从业人员的技能要求会出现变化：通过机器识别系统将可以完成大部分工作，相关从业人员的工作重点将放在结果复核方面，对从业人员的技能要求变高。

其次，是对提升技术水准提供便利条件：机器识别可以直接对观测指标完成数据化处理，可以更准确的实现身份核验。同时，随着观测设备精度的提高，观测方式的扩展，还能以更高精度完成目标物损耗、缺损的检验。

第三，为建立更科学、可信的身份认证体系提供支持：机器识别到的数据信息，可以完整、实时的通过防篡改技术进行存储，随时可进行溯源与查验，排除人为干预的因素，可信度更高。使用数字信息为每一件目标物创建完整的数字身份证，而不局限于通过类似钻石腰码等可被篡改的方式进行识别，在没有明确身份认证体系的产品领域，如翡翠市场，更是可以填补技术空白。

第四，间接提高市場流动性：机器识别效率更高，可以减少整个流程时间，进而降低市场流动的时间成本。同时通过更全面、可信的身份认证体系，可以减少货物流转过程中因对目标物认知不同造成的冲突，促进市场流动性的提高。

第五，通过给机器识别程序搭载新的观测设备，可以对目前人类观测很难进行量化评估的指标进行处理，进一步扩展、完善观测指标体系。

综上所述，可以确定，在机器学习技术发展之下，大量的基础类鉴定工作会逐渐由机器人完成，一方面对从业人员需要掌握更强的技术能力，才能胜任新的工作要求。另一方面，新技术体系的推广也会催生对拥有新技术背景的人才需求，创造大量相关行业的创新工作机会。

而最重要的是，随着新技术的推广，更强的公信力会促进市场的进一步繁荣，为同行业的所有人，带来更多的机会。

参考文献：

[1]《Show，Attend and Tell：Neural Image Caption Generation with Visual Attention》Kelvin Xu，Jimmy Ba，Ryan Kiros，Kyunghyun Cho，Aaron Courville，Ruslan Salakhutdinov，Richard Zemel，Yoshua Bengio

（作者单位：深圳技师学院）