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Facebook下一步人工智能 像婴儿一样学习

Facebook下一步人工智能 像婴儿一样学习

  全世界最大的社交网络 Facebook,已经成为人工智能的重要推手企业。早前,Facebook 已经能够识别用户的海量照片,不久前,Facebook 又发布了一个人工智能新产品,能够识别人们的聊天内容。日前,Facebook 人工智能的领军人物表示,Facebook 还准备让聊天机器人或计算机学会人类的常识。

  据美国科技新闻网站“连线”报道,在日前的“2016 年连线商业大会”上,Facebook 人工智能研究的领头人 Yann LeCun(乐春)谈到了 Facebook 下一步的人工智能研发计划。

  目前,各家科技公司都已经推出了语音助手或者基于人工智能的虚拟助手,Facebook 推出了“Facebook M”。Facebook 整个人工智能研发计划的最重要目的,就是让 Facebook M 彻底理解用户提交给它的各种需求。

  今天,Facebook M 一部分的工作由后台的人工来完成,未来,Facebook 希望人工智能技术将成为 Facebook M 的后盾。

  乐春是全世界知名的人工智能技术专家,被称为机器学习技术的创始人。机器学习技术如今被广泛使用,比如对 Facebook 海量的好友信息进行过滤,或是安卓手机中的语音识别技术,以及微软 Skype 中令人叫绝的实时语音翻译技术。

  乐春介绍说,在语音指令识别、人类语言翻译等方面,计算机已经做得足够好,但是人工智能和机器还无法真正理解人类的语言。

  如果要让计算机理解人类的语言,意味着计算机也必须像人类那样学习语言。乐春表示,婴儿通过观察周围的时间,将父母亲所说的单词和实际的物体对应了起来。

  婴儿学会人类语言需要若干年的时间,但是人类能够根据比较少的例子掌握一门语言。相比而言,计算机需要输入大量的图片等信息,才能够学习语言。

  乐春表示,在人类学习语言的过程中,有一个重要环节,那就是掌握常识、具备基础的判断力。

  为了让计算机也学会常识,乐春和他的助手正在研发所谓的“预测学习技术”(Predictive learning)。

  今天,人工智能接受训练的最重要技术被称为“监督式学习”。比如如果希望计算机能够认识汽车,就必须让计算机看数以百万计的汽车照片,计算机逐渐会掌握汽车这种事物的一些特点,比如车轮,从而能够在照片中识别出汽车。

  在更加古老的人工智能技术中,人们需要开发程序,让计算机识别车轮等汽车的特征。和这种古老技术相比,上述观察百万张照片的技术更加高效。

  不过乐春表示,对他的研究团队来说,他们更加愿意让计算机观察现实世界,他们将会看到包括汽车在内的许多物品,而且也会注意到在什么情况下人类将某些事物称之为“汽车”。

  这正是人类学会语言和常识的方式。

  Facebook 正在迎接两个研发挑战,分别是理解人类语言以及预测性学习。乐春表示,在工作人员理解并且回答 Facebook M 遇到的查询问题时,Facebook 会让人工智能在一旁进行观察学习。不过,这需要人工智能“旁听”海量的人类对话过程。

  乐春表示,单靠 Facebook 一家无法完成这种研究,预测性学习更像是一个科学问题,而不是工程技术问题。因此研发人员需要像科学家那样,进行开放式的研究。

  乐春表示,如果按照保护商业机密的模式研究预测性学习,行不通。

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