數(shù)碼管家式的Facebook人工智能，你想擁有嗎？親！

世界社交平臺(tái)的老大Facebook目前正在進(jìn)一步拓展人工智能業(yè)務(wù)，其人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Yann LeCun表示：目前最為關(guān)注是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)功能。

就此項(xiàng)研究所產(chǎn)生的問題，Yann LeCun做出了相關(guān)的闡述：

一、最大挑戰(zhàn)

人類和動(dòng)物能夠作為獨(dú)立個(gè)體存在的生物其最主要的技能就是學(xué)習(xí)，且并不需要他人強(qiáng)制執(zhí)行的無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)，自發(fā)地想要認(rèn)識(shí)和了解這個(gè)世界。而機(jī)器目前來(lái)說(shuō)所有的操作都是人為賦予的，都是人看到了問題，然后設(shè)置程序，方可進(jìn)行運(yùn)算，并不能自主學(xué)習(xí)。那么我們所要做的突破就是賦予機(jī)器無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力，只有這樣才能做到科技的進(jìn)一步創(chuàng)新，帶來(lái)意想不到的體驗(yàn)。

二、進(jìn)度

上周，F(xiàn)acebook發(fā)布了一項(xiàng)新的系統(tǒng)，即能夠讀懂照片中發(fā)生的事并進(jìn)行簡(jiǎn)單的回答。其原理是事先由開發(fā)人員將人工注釋和備用答案組合在一起，形成數(shù)據(jù)庫(kù)，盡可能地包涵所有圖片本身的描述和相配套的答案，那么你在使用這個(gè)系統(tǒng)時(shí)就能讀出已經(jīng)存在的答案。這只是一個(gè)類似“智能”的功能，其實(shí)并不復(fù)雜。

三、缺陷

目前該系統(tǒng)智能回答一些設(shè)定好的客觀題，對(duì)于一些涉及到概念性的主觀題并不能做出好的解釋。

四、簡(jiǎn)單應(yīng)用

該系統(tǒng)發(fā)明了一個(gè)新的功能，與Facebook或者Instagram上為圖片加上標(biāo)題的功能有些類似，但也不完全一樣：它可以為你簡(jiǎn)單說(shuō)明圖片上的內(nèi)容。比如你在開車時(shí)不方便讀取有關(guān)圖片的信息，那么系統(tǒng)則可以為你自動(dòng)識(shí)別出圖片上的具體情況，語(yǔ)音播報(bào)有哪些事物、哪些人物，發(fā)生了什么，更加智能化、人性化。

五、下一步對(duì)象

下一步對(duì)象則不僅限于圖片等單個(gè)事物，還將考慮物體之間的聯(lián)系功能，類似于散文式的詞句整合?？梢詫①Y源充分聯(lián)系在一起進(jìn)行出爐，有望形成規(guī)模性的智能化操作。

六、應(yīng)用的拓展

不僅可以運(yùn)用于人們?nèi)粘５纳a(chǎn)生活，還可以運(yùn)用于生命科學(xué)和基因研究等領(lǐng)域。比如，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下，多倫多大學(xué)的Brendan Frey對(duì)于基因疾病方面的研究，可運(yùn)用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)去模擬讀取DNA和合成蛋白質(zhì)的生化機(jī)理，弄清楚一些基因改變和某些特定疾病之間的關(guān)聯(lián)。運(yùn)用計(jì)算機(jī)的云計(jì)算等能力有效地解決由于基因突變?cè)斐芍亟M等復(fù)雜問題，更進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。

七、人臉識(shí)別

過(guò)去曾認(rèn)為以那時(shí)的技術(shù)來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎不能做到的事。但是，卻大大低估了科技的力量。之前就能夠提取出一些實(shí)物的關(guān)鍵特質(zhì)，比如車或者椅子，按照它們的特殊外在屬性來(lái)判別。如今連鳥、植物，甚至人臉都是可以根據(jù)深度學(xué)習(xí)或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)區(qū)別其幾百萬(wàn)種的細(xì)密紋理特征從而進(jìn)行很好的識(shí)別，可以說(shuō)科技創(chuàng)造了生活。

八、智能測(cè)試

在近期Facebook的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，工程師將《指環(huán)王》中的一段話給了計(jì)算機(jī)，然后讓他去回答關(guān)于這個(gè)故事的幾個(gè)問題。其所謂的智能測(cè)試其實(shí)是研發(fā)人員已經(jīng)內(nèi)置好了要回答的問題的答案，可以判斷一些簡(jiǎn)單的邏輯推理。比如：說(shuō)「Ari拿起了他的手機(jī)?！谷缓髥枴窤ri的手機(jī)在哪里？」那么系統(tǒng)就會(huì)說(shuō)「它在Ari的手里。」但是對(duì)于一些復(fù)雜的需要推理的問題就不能做出很好的回答了，比如：?jiǎn)枴高@兩個(gè)人在同一個(gè)地方嗎？」若想回答，則必須知道物理世界的樣子；問「現(xiàn)在屋里有多少人？」則必須提前記住這個(gè)屋子進(jìn)去了多少人。這些都是計(jì)算機(jī)還不能做到的。

九、預(yù)測(cè)未來(lái)

該項(xiàng)目可以從預(yù)測(cè)未來(lái)的運(yùn)行中判斷出世界的構(gòu)造，這源于一個(gè)叫做Eyescream的東西，這是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。只要你輸入一個(gè)數(shù)字，就可以輸出一張自然圖片；你讓它畫什么，只要它原本就有，它就能很好地完成。既有構(gòu)成世界的基本元素圖片，也有構(gòu)成世界的模型。是不是很神奇？

其實(shí)在預(yù)測(cè)未來(lái)方面，也僅能做一些簡(jiǎn)單推理。比如在看希區(qū)柯克的電影時(shí)，若問「十五分鐘后將會(huì)發(fā)生什么？」則必須指出誰(shuí)是兇手，需要了解世界和從人性的方方面面下手，不是簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)就能識(shí)別的。但是如果讓系統(tǒng)看一段視頻并問「下一幀會(huì)發(fā)生什么？」這還是比較好“預(yù)測(cè)”的，因?yàn)檫@是有規(guī)律可循的。較為復(fù)雜的“預(yù)測(cè)”，其實(shí)計(jì)算機(jī)還不能自主完成。

十、能做什么

該項(xiàng)目在Facebook上目前被稱為M項(xiàng)目，我們有望它成為一個(gè)個(gè)人管家，就像科幻電影《她》中數(shù)碼管家的形象一樣，能給我們的生活帶來(lái)更全面更便捷也更智能的服務(wù)。

未來(lái)，毋庸置疑是屬于智能化科技的時(shí)代，不要相信什么不可能，因?yàn)橐磺薪杂锌赡堋?/p>

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