本文摘要:按:作为世界上最有影响力、最无争议的公司之一,Facebook的人工智能发展备受瞩目。

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按:作为世界上最有影响力、最无争议的公司之一,Facebook的人工智能发展备受瞩目。从Instagram到AR应用,Facebook还在大力利用人工智能构建新的功能和产品。作为Facebook人工智能智能副总裁,Jeromerpesenti辅导了数百名科学家和工程师的工作,直接影响了公司的人工智能发展。

最近,他拒绝接受Wired采访,讨论了人工智能技术的现状和挑战。在不改变意图的基础上,对采访展开了编译器。

【图像来源:Wired,所有者:Wired】以下是Wired访问Jerome的对话国史。问:人工智能指出可以解决问题的假新闻和网络欺诈,但这可能是高估。你能谈谈人工智能在这个领域的现实进展吗?问:将人工智能技术应用于这一领域,如自动调整,或与人类和计算机一起工作,对现阶段的Facebook绝不容易。

然而,毫无疑问,我们已经有了相当大的变化。早期,人工智能技术在视觉(识别视频和图像)方面取得了进展。在过去的几年里,我们已经需要应用于识别裸体、暴力和图片和视频中的再发生。最近,人工智能在语言领域发生了相当大的变化,我们可以更准确地解读人们在交流中使用的语言。

我们可以分辨是否经常出现语言欺凌、怨恨的发言,或者只是说人在开玩笑。问:我可以谈谈Deepfake技术吗?问:我们尊重这个问题。

实质上,我是相当大的挑战,我们正在大力应对。那个现在可能不是最重要的,但我们知道那个重要性。

我们想占有优势,现在已经开始认识行业和社区。问:让我们更宏观地谈谈人工智能。有些公司,如Deepmind和OpenAI,主张开发人工智能的目标。那么,这是Facebook做的吗?问:我们实验室的目标是给予人类智力。

目前,我们离这个目标还很远,但我们指出这是最好的。但是,我指出实验室的很多人包括Yann在内,实际上标准化人工智能的概念并不有趣,意义也不大。有人指出标准化的人工智能是人类的智力,我真的很伪善。

因为人类的智力水平不同。另外,也有人把奇点的概念感应到标准化的人工智能。如果你有标准化的人工智能,你就不会享受更好的智能。

但是,没有这样的模型,人类不能让自己看起来更聪明。问:Facebook的人工智能实验室是由LeCun创立的,他是深度自学的先驱之一,最近获得了图灵奖。现在有人指出深刻的自学会给我们带来确实的智慧。

你觉得怎么样?问:诚实地说,深入自学和现在的人工智能确实有很多允许。我们接近人类智能,一些批评也有效:传播人类种族主义,难以说明,缺乏常识的支持,更好地停留在模式匹配的水平上,不是强烈的语义解释。

但是,我们在解决问题中也取得了进展,这些领域还在慢慢发展。深度自学可以应用于数学,应用于解读蛋白质,我们可以通过它做很多事情。问:一些人工智能专家还谈到了重现性危机,即很难修复突破性研究。

你觉得怎么样?问:FacebookAI备受瞩目。当人们做一些不可复制的事情时,就不会经常有很多挑战。如果不能抄底,之后就失去了投资的意义。

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因此,我们必须特别强调人工智能很简单,但过于高估。主张自己能做自己能力以外的事,对我们没有好处。我不必大肆宣传来证明我们团队的不存在。

问:Facebook很难将人工智能研究转化为商业顺利。例如,虚拟世界AI助手m。

如何更有效地将研究与工程联系起来?问:一旦你开始谈论技术转让,这意味着你已经赢了。你不能只选择一些研究,然后找个人试着投入生产。你不能就这样掉它。最糟糕的是让做基础研究的人类似于和更相似的产品一起工作。

这显然是组织结构上的挑战。必须保证随着时间的推移有成熟期的项目。

不是让科学家把自己的研究扔在旁边,而是让大家一起参加。问:最近Facebook不发售什么样的人工智能产品?问:目前,人工智能在Facebook上的两个核心用途是确保用户的安全性,为用户传播价值。

但最令人兴奋的是,我们想要构建一种新的体验,这些体验只有利用人工智能才能构建。无论是增强现实还是虚拟现实,都不能以人工智能为基础。

我们最近看到,用户可以用手与虚拟现实进行对话,这就要对耳机周围的东西有一个非常细致的解读。分析整个场景只需要一台相机,用户可以用手作为控制器。同时,我也相信通过TikTok这样的竞争品,很可能会让人更有创造力。即使不是专家、视频剪辑师或艺术家,很多普通人也能自然地与媒体对话,创建视频和内容,而不是专家、视频剪辑或艺术家。

问:那么,Deepfake视频背后的技术也不会唤起用户的创造力吗?问:当然。要多角度考虑问题。Deepfake可以给用户带来相当大的潜力,提高用户的创造力。但是,就像我们过去几年知道的那样,我们必须负责使用这项技术,学习居安思危。

问:你对人工智能出口管制的想法有什么看法?技术允许吗?这不影响行业发展吗?问:我的个人意见是,这可能现实。此外,它可能对研究进展产生负面影响,被迫工作可以减少副本。我指出,对外开放和协作对于推动人工智能转型至关重要,而允许基础研究成果公开发布或开源,可能会延迟这一领域的进展。

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尽管如此,无论这种控制是否已经实施,作为负责任的研究人员,我们都必须考虑潜在误解的风险和如何降低这些风险,同时保证我们前进人工智能的工作尽量对外开放,可以重复。(公共编号:)年度选票-寻找19大行业最佳AI落地实践创立于2017年的AI最佳挖掘案例年度排行榜,是业内首次人工智能商业案例选拔活动。从商业维度到达,寻找人工智能在各行业的最佳落地实践。

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