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Facebook宣布人(rén)工智能硬件平台開(kāi)源
- 作(zuò)者：admin
- 發表時(shí)間(jiān)：2015-12-11 17:12:59
- 來(lái)源：未知
今日（12月11日），據外媒engadget報道(dào)，本周四，Facebook公司表示将把公司的人(rén)工智能硬件平台Big Sur進行(xíng)開(kāi)源，該計(jì)劃被命名為(wèi)“開(kāi)放計(jì)算(suàn)項目”。承諾向該開(kāi)源社區(qū)提供系統設計(jì)，特别是完整的人(rén)工智能任務創建方法。這種硬件的設計(jì)特點是易于維修的主闆，帶有(yǒu)8個(gè)NVIDIA的Tesla M40 GPU。
通(tōng)過這一強大(dà)的計(jì)算(suàn)機系統，Facebook希望使人(rén)工智能技(jì)術(shù)能夠閱讀新聞、回答(dá)問題，以及操作(zuò)遊戲，同時(shí)不必人(rén)工的介入。目前，Big Sur可(kě)以操控計(jì)算(suàn)機，以類似人(rén)腦(nǎo)神經網絡的方式理(lǐ)解及使用數(shù)據。
Facebook在人(rén)工智能領域的布局主要圍繞着其用戶的社交關系和(hé)社交信息來(lái)展開(kāi)，在2013年加入公司的深度學習鼻祖Yann LeCun的幫助下，公司的圖像識别技(jì)術(shù)和(hé)自然語言處理(lǐ)技(jì)術(shù)大(dà)幅提升。
Facebook在人(rén)工智能研究上(shàng)采取了更加開(kāi)放的态度，目的是換取其他開(kāi)發者的信息，讓公司發現新的觀點，從而改進自己的産品和(hé)服務。Facebook的這種做(zuò)法與蘋果截然不同。蘋果目前也在開(kāi)發人(rén)工智能技(jì)術(shù)，隻不過這家(jiā)公司沒有(yǒu)對外透露過太多(duō)人(rén)工智能技(jì)術(shù)的開(kāi)發進展。
從本質上(shàng)來(lái)講，Facebook認為(wèi)共享技(jì)術(shù)要比獨自開(kāi)發讓所有(yǒu)人(rén)更快的受益。事實上(shàng)，Facebook也沒有(yǒu)太多(duō)的選擇。這家(jiā)公司既沒有(yǒu)控制(zhì)操作(zuò)系統，也沒有(yǒu)控制(zhì)電(diàn)信網絡，所以它需要與其它公司合作(zuò)來(lái)開(kāi)發技(jì)術(shù)。
今年6月，Facebook在法國巴黎設立了人(rén)工智能實驗室，以建造能夠理(lǐ)清海量數(shù)據的更聰明(míng)的機器(qì)。
與此同時(shí)，Facebook人(rén)工智能巴黎實驗室已經開(kāi)始“在全球範圍內(nèi)招募最優秀的科研人(rén)員”。Facebook的另外兩個(gè)人(rén)工智能實驗室分别位于紐約和(hé)矽谷的門(mén)洛帕克。
Facebook首席技(jì)術(shù)官Mike Schroepfer在3月份提出，人(rén)工智能是Facebook對未來(lái)的三大(dà)重點發展領域之一——其餘兩個(gè)為(wèi)虛拟現實和(hé)讓更多(duō)的人(rén)連上(shàng)網絡。
目前，Facebook正在開(kāi)發的一些(xiē)項目：
1.Facebook 擁有(yǒu)虛拟現實頭盔制(zhì)造商Oculus。通(tōng)過使用Oculus的設備和(hé)手動工具，藝術(shù)家(jiā)能夠使用專門(mén)設計(jì)的軟件來(lái)開(kāi)發3D虛拟角色。Oculus已經把開(kāi)發 出的虛拟現實頭盔提供給了設計(jì)工作(zuò)室。斯科洛普夫表示，“你(nǐ)不必想象這是否看起來(lái)像3D。你(nǐ)确實是在3D環境中開(kāi)發虛拟角色。”
2.Facebook 的新虛拟助手産品M正在從人(rén)類給用戶提供的答(dá)案中進行(xíng)學習，最終的構想是人(rén)工智能最終能夠取代大(dà)多(duō)數(shù)的人(rén)類工作(zuò)。斯科洛普夫表示，“沒有(yǒu)人(rén)類的參與，M已 經能夠算(suàn)出‘我想要送一些(xiē)鮮花(huā)’此類問題的解決方案。就此問題而言，我們需要答(dá)複的是‘你(nǐ)準備花(huā)多(duō)少(shǎo)錢(qián)？’以及‘你(nǐ)想把它們送到哪裏？’”最終，人(rén)工智能 将變得(de)足夠可(kě)靠，并為(wèi)所有(yǒu)的14.9億Facebook用戶提供服務。
3.Facebook的人(rén)工智能軟件正在教計(jì)算(suàn)機如何看圖，并決定什麽樣的物品應當被認為(wèi)是獨立物體(tǐ)。舉例來(lái)說，放在桌子上(shàng)的咖啡杯在物理(lǐ)上(shàng)與桌子應當是分離的。
就在上(shàng)個(gè)月，Facebook人(rén)工智能實驗室負責人(rén)Yann LeCun接受了媒體(tǐ)采訪時(shí)，被問到三個(gè)大(dà)家(jiā)比較關心的問題：
1.問：當時(shí)你(nǐ)為(wèi)何認為(wèi)神經網絡無法做(zuò)到那(nà)一點（人(rén)臉識别）？
Yann LeCun：當時(shí)的神經網絡在識别普通(tōng)類别方面非常擅長。比如說它知道(dào)這是一輛(liàng)車(chē)，但(dàn)它并不知道(dào)這個(gè)一輛(liàng) 什麽車(chē)，或者它位于哪個(gè)位置。或者說有(yǒu)一把椅子，但(dàn)這把椅子可(kě)以是任何一種形态，而那(nà)種神經網絡隻擅長把椅子和(hé)汽車(chē)的關鍵特征提取出來(lái)，以判斷出這是一把 椅子或者一輛(liàng)車(chē)，完全不關心某些(xiē)特定實例和(hé)它所在的位置。
但(dàn)對于識别鳥的類别、狗的品種、植物種類和(hé)人(rén)臉，你(nǐ)就需要可(kě)以應對更加細密紋理(lǐ)的識别能力，你(nǐ)可(kě)能識别出幾百萬種類别，但(dàn)不同類别之間(jiān)的差異非常細微。所 以，我當時(shí)可(kě)能會(huì)認為(wèi)深度學習并非解決這類問題的最佳方法，或許其他方法會(huì)更加适合，但(dàn)我錯了。我低(dī)估了我手中技(jì)術(shù)的實力。雖然今天有(yǒu)很(hěn)多(duō)事情認為(wèi)很(hěn)難做(zuò) 到，但(dàn)一旦出現突破，就會(huì)完成的很(hěn)好。
2.問：你(nǐ)們的人(rén)工智能系統是否會(huì)被一些(xiē)特定類型的問題所困擾？
Yann LeCun：是的，如果你(nǐ)的問題都是一些(xiē)概念性的東西，那(nà)這個(gè)系統的表現就不會(huì)很(hěn)好。系統是被通(tōng)過一些(xiē)特定類型的問題來(lái)訓練的，比如說（圖片中）物體(tǐ)的存在與否、不同物體(tǐ)之間(jiān)的關系，等等，但(dàn)還(hái)有(yǒu)很(hěn)多(duō)事情這個(gè)系統無法完成，它還(hái)不夠完美。
3.問：這個(gè)系統可(kě)以被用于Facebook或者Instagram上(shàng)來(lái)自動為(wèi)圖片加上(shàng)标題？
Yann LeCun：為(wèi)圖片加标題需要的方法與這個(gè)有(yǒu)些(xiē)細微差異，但(dàn)它們是相似的。當然，這對于那(nà)些(xiē)視(shì)力受損的 Facebook用戶非常有(yǒu)用。或者說，當你(nǐ)在開(kāi)車(chē)時(shí)收到你(nǐ)朋友(yǒu)發來(lái)的圖片，這時(shí)你(nǐ)不要低(dī)頭看手機，而隻需要問一句「照片中有(yǒu)什麽？」系統馬上(shàng)就會(huì)告訴你(nǐ) 這張照片的類型，是戶外還(hái)是室內(nèi)，是否有(yǒu)落日等其他什麽東西。然後系統會(huì)将它在照片中發現的東西做(zuò)成一個(gè)列表給你(nǐ)，但(dàn)這些(xiē)都不成語句，隻是一個(gè)多(duō)個(gè)單詞組成的列表。
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