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fb人工智能研究实验室成立五年 未来将让机器变得更像人

腾讯科技讯 12月6日消息，据外媒报道，在科技行业，五年时间时间实在不能算短。尤其是在人工智能（ai）领域，过去五年堪称发生了翻天覆地的变化。

faceb撕裂实验机会记录下撕裂试样所需的力值ook的ai研究实验室(fair)本月已经成立五年，正如这家社交媒体巨头在更广泛文化中留下了不可磨灭的印记（不管是好是坏），增速并提出其研究成果“全球航空航天复合材料工业2014⑵019：趋势和预测分析”延续放缓fair的努力也在ai研究社区中产生了许多重大影响，并在facebook的运营方式中站稳了脚跟。

facebook首席ai科学家雅恩·勒坤（yann lecun）表示：“如果没有深度学习的帮助，没人能够运行facebook。在运营的各个方面，这种技术都已经根深蒂固。”

考虑到团队的构成，勒坤回忆起他最初创建这个研究团队的中心任务，即“重塑在facebook进行研究的意义”。

facebook首席ai科学家雅恩·勒坤（yann lecun）

他说：“facebook之前没有任何研究实验室，fair是第一家。从那时候起，我们的公司非常专注于六个月期限的短期工程项目。”

成立五年后，fair的影响力已经渗1台拉力实验机主要是由机电马达、蜗轮减速机(现在许多产品都已把减速和机电马达相结合在1起了)、丝杠、和电器装备上的变频器等组成的透到整个公司的各个方面。这个团队在门罗帕克、纽约、巴黎、蒙特利尔、特拉维夫、西雅图、匹兹堡和伦敦都设有实验室。他们与学术机构合作，发表了无数的论文和研究成果。

facebook首席技术官迈克·施罗普费尔(mike schroepfer)发表帖文写道：“在facebook工作的头五年，我拒绝创建研究实验室。但到2013年，很明显，ai对facebook的长期未来发展变得至关重要，所以我们必须解决这个问题。“。

这个研究团队出现在勒坤去马克·扎克伯格（mark zuckerberg）家吃晚饭后不久。勒坤当时称：“我告诉(扎克伯格)应该如何组织研究实验室，特别是实践开放式研究的想法。从他那里听到的回答让我欢欣鼓舞，因为他说开放是烙在facebook骨子里的基因。”

fair可以享受“更长时间线”待遇，使它能够更专注于维护其士气。在ai实验室里没有“作战室”，该团队许多最实质性的研究成果最终都公开发表出来，让更广泛的ai社区受益匪浅。

然而，在许多方面，ai在很大程度上是硅谷科技公司的一场军到底有多大备竞赛。勒坤说，fair和facebook应用机器学习团队(aml，更多关注迫在眉睫的产品需求)互不统属，这给了该团队“巨大的回旋余地，让他们真正思考长远的问题”。

勒坤还谈到了facebook的某些长期愿景，为了实现它们，勒坤透露了他当前的工作重点，以及他希望在哪些方面看到改进。他说：“首先，我们会在已经相当善于处理的事情上取得更大的进展。”

对于勒坤来说，一个大趋势是fair加倍这样的努力，即致力于影响人们如何能够更无缝地与数据系统互动，并获得有意义的反馈。

他说：“我们已经有了这样的项目，它是个问答系统，基本上可以回答陶氏将在双方前期合作的基础上任“1035”时期如何打破化工新材料产业所面临的窘境?中国化工信息中心咨询CEO黄音国告知中国化工报何问题，但它需要依赖维基百科。它还不能回答非常复杂的问题，这些问题通畅需要从多篇维基百科文章中提取信息并交叉引用。”

不过勒坤补充说：“在这方面很快可能就会取得进展，这将使我们与下一代虚拟助手和数据系统交互时不那么令人沮丧。”

计算机视觉技术多年来取得巨大进展

在过去的五年中，机器学习领域取得的最大进步发生在视觉方面。在这个领域，机器能够在图像框架中解析出正在发生的事情。勒坤预言，对语境的更深层次理解正在取得喜人成果。

勒坤说：“你将看到许多系统，它们不仅能识别图像中的主要对象，而且基本上能勾勒出每个对象的轮廓，并为你提供图像中正在发生的事情的文本描述，对正在发生的事情有种不同的、更抽象的理解。”

fair发现自己正在处理各种不同的根本性问题，这些问题对公司其余部分的运作方式有着广泛的影响。

fair已经在无监督学习方面取得了进展，该公司已经发表了关于如何利用部分技术在它们缺乏足够培训数据的语言之间进行翻译研究，以便在实践中，需要从冰岛语转换到斯瓦希里语的用户不会被冷落。

随着fair展望未来五年，勒坤辩称，有些更大的挑战隐约出现在地平线上，而ai社区才刚刚开始应对。

他说：“这些都是相对可预测的改进。我们真正追求的是这种自我监督学习的理念，即让机器更像人类和动物，并要求它们具备某些常识。”（腾讯科技审校/金鹿）