此前紫金科技曾經配合幾家博物館舉辦聯合活動——用科技復活古人。
就是通過各種數據綜合一個可能性，用軟體捏出一張人臉。
去掉馬賽克就更是如此了，靠的是海量大數據訓練系統，比如遠處的山很模糊，用人工智慧對其清晰化，靠的是——
人工智慧根據過去的經驗，得出的合理想像，藍色是天，白色是雲，綠色是樹……
恢復犯罪嫌疑人的臉，就不能靠合理想像了。
人工智慧有可能將資料庫里所有的人臉都合理的湊上去。
這個功能合法的使用情境是恢復現實環境，不合法的使用情境是「一鍵脫衣」和照片換頭。
調查組長的夢想落空，實在沒有辦法：「只能繼續在全市加強控制。」
調查組劃出片區，根據他們的經驗，他不是本地人，不可能躲在老小區，那裡的鄰居整天八卦這八卦那。
要是看到他的好車停在樓下好久不動，肯定要討論很久。
本市的商品房小區有幾個，已經排查過一遍了，沒有發現嫌疑人的蹤影。
最終還是被抓了，落網原因讓人意想不到，由於此人不敢用任何電子付款方式，害怕被抓到，所以都用的是現金。
有一個近視的外賣員很不幸，在去送餐的路上摔了一跤，弄壞了眼鏡。
幸好人民幣還能靠顏色分五塊十塊，他好不容易把錢給琢磨清楚了，一抬頭，忽然覺得眼前這個拎著外賣盒轉身的男人非常熟悉——他就是在公司門口重複重複再重複播放的馬賽克視頻里的男人。
研究所老闆落網後，他得到了五百塊，正在盤算是買合金眼鏡還是買樹脂眼鏡的時候，小雪通知他：「安總要見你。」
外賣員有點緊張，這點小事，不算見義勇為，安總找他幹什麼？
見到安夏之後，他才明白，安夏想知道他是怎麼認出那個男人的。
此人一天照三頓點的餐，還買過生活日用品。
總計有十四個送餐員為他提供過服務。
「吃了嗎」的門口循環放著那模糊的身影，就是希望散布在大街小巷的送餐員們能抓住機會賺點小錢。
結果認出他的人，竟然是一個失去了眼鏡的近視患者。
「你能從模糊的圖像里看出真正的圖形？」
送餐員連連搖頭：「看起來就是反而比戴上眼鏡清楚一點。」
視頻里的馬賽克是缺失像素造成色塊之間的區隔，近視眼會自動把相鄰的兩個像素塊模糊化，看起來就像隔著毛玻璃看人一樣。
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