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勒昆是纽约大学的研究员,机器学习专家,也是facebook人工智能研究实验室(fair)的负责人。

为了建立这样一个工具,有必要建立一个图像识别系统来区分醉酒和清醒的你。随着最近流行的人工智能深度学习模式(由lecun和其他学者引入),facebook已经能够在社交网络上识别照片中共享的人脸,这使得你可以方便地将你的人脸与名字进行匹配。

预先攻击的情报

脸书实验室已经成立一年了,它对世界上最大的社交网络的贡献不仅限于一个方面。该团队开发的算法现在可以分析你在脸书上的整个行为,识别符合你口味的新闻内容;浏览重要内容时,快速分析全文并自动给出相关评论。然而,勒昆和他的团队仍然不满意,并希望人工智能系统能够以更复杂的方式理解数据,从而引导你朝着一个你从未想过的方向前进。

未来的Facebook:阻止你上传尴尬的照片

对一些人来说,这是一个痛苦的选择。他们不希望机器告诉他们该做什么,不希望机器识别他们的脸,也不希望他们的脸存储在一个遥远的数据中心。但对乐村来说,公平的做法是让你对自己的网络身份有更多的控制权。他还假设,当你不认识的人未经允许将你的照片放在社交网络上时,facebook会立即提醒你。

在深度学习技术方面,他和他的团队并不孤单。谷歌利用数百台电脑的记录资源,在自己的搜索引擎上测试深度学习,识别你发送到手机的指令,最后确定社交网络上的照片;微软可以使用这项技术翻译skype通话;推特和雅虎相继推出了自己的产品。

这项技术对互联网巨头来说意义重大。谷歌挖出了多伦多大学的杰夫·辛顿教授,他和勒昆等人一起创建了一个深度学习机制;百度最近签下了吴恩达,他帮助谷歌建立了一个深度学习项目。自从去年莱昆被雇来负责博览会后,他还从谷歌那里窃取了一些人才。

语言的力量

真正意义上的深度学习不是新技术。受约翰·普拉特的启发,勒昆、辛顿等人于20世纪80年代开始探索基本原理。普拉特已经在微软学习了很长时间。十年前,微软使用类似的技术试图改善平板电脑上的手写识别。普拉特指出,随着计算机硬件的发展,互联网可以组织大量的数据来帮助训练神经网络,这一技术最近发展迅速。

整个行业正在重新定义图像识别和语言识别。但是像谷歌一样,乐从有更多的想法。他指出,下一个发展方向是自然语言处理,这样机器就能理解整个句子和段落的意思。

Lecun说,facebook的短期目标是开发一个能够自动回答简单问题的系统。最近,该公司开发了一个小工具来提取《指环王》的摘要并回答相关问题。这是对人工短时记忆的探索,称为周期神经网络,旨在改善翻译系统。当我们自己处理翻译时,这个神经网络就像大脑皮层。

完全智能

Lecun说,长期目标是开发一个类似智能数字助理的系统,可以分析上传到facebook的所有内容。他说:你需要一台能够真正理解内容、理解人并存储所有数据的机器。这是完全明智的。

他们希望脸谱网在未来5-10年内能走得更远。勒昆说,下一步可能与虚拟现实的视觉裂缝有关。这一提议是由facebook在今年早些时候提出的,并且已经与oculus团队进行了初步谈判。

当然,仍然有一些因素制约着智能领域的发展。Facebook还没有将智能技术和机器人技术结合起来,但勒昆说,他对学术研究非常感兴趣,这自然是下一步。

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来源:国土报中文版

标题:未来的Facebook:阻止你上传尴尬的照片

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