Facebook的人工智能到底有多牛？

数码管家式的Facebook人工智能，你想拥有吗？亲！

世界社交平台的老大Facebook目前正在进一步拓展人工智能业务，其人工智能实验室负责人Yann LeCun表示：目前最为关注是无监督学习功能。

就此项研究所产生的问题，Yann LeCun做出了相关的阐述：

一、最大挑战

人类和动物能够作为独立个体存在的生物其最主要的技能就是学习，且并不需要他人强制执行的无监督式学习，自发地想要认识和了解这个世界。而机器目前来说所有的操作都是人为赋予的，都是人看到了问题，然后设置程序，方可进行运算，并不能自主学习。那么我们所要做的突破就是赋予机器无监督学习的能力，只有这样才能做到科技的进一步创新，带来意想不到的体验。

二、进度

上周，Facebook发布了一项新的系统，即能够读懂照片中发生的事并进行简单的回答。其原理是事先由开发人员将人工注释和备用答案组合在一起，形成数据库，尽可能地包涵所有图片本身的描述和相配套的答案，那么你在使用这个系统时就能读出已经存在的答案。这只是一个类似“智能”的功能，其实并不复杂。

三、缺陷

目前该系统智能回答一些设定好的客观题，对于一些涉及到概念性的主观题并不能做出好的解释。

四、简单应用

该系统发明了一个新的功能，与Facebook或者Instagram上为图片加上标题的功能有些类似，但也不完全一样：它可以为你简单说明图片上的内容。比如你在开车时不方便读取有关图片的信息，那么系统则可以为你自动识别出图片上的具体情况，语音播报有哪些事物、哪些人物，发生了什么，更加智能化、人性化。

五、下一步对象

下一步对象则不仅限于图片等单个事物，还将考虑物体之间的联系功能，类似于散文式的词句整合。可以将资源充分联系在一起进行出炉，有望形成规模性的智能化操作。

六、应用的拓展

不仅可以运用于人们日常的生产生活，还可以运用于生命科学和基因研究等领域。比如，在人工神经网络的帮助下，多伦多大学的Brendan Frey对于基因疾病方面的研究，可运用深度学习系统去模拟读取DNA和合成蛋白质的生化机理，弄清楚一些基因改变和某些特定疾病之间的关联。运用计算机的云计算等能力有效地解决由于基因突变造成重组等复杂问题，更进一步推动医疗事业的发展。

七、人脸识别

过去曾认为以那时的技术来说，人脸识别是神经网络几乎不能做到的事。但是，却大大低估了科技的力量。之前就能够提取出一些实物的关键特质，比如车或者椅子，按照它们的特殊外在属性来判别。如今连鸟、植物，甚至人脸都是可以根据深度学习或是神经网络来区别其几百万种的细密纹理特征从而进行很好的识别，可以说科技创造了生活。

八、智能测试

在近期Facebook的一项实验中，工程师将《指环王》中的一段话给了计算机，然后让他去回答关于这个故事的几个问题。其所谓的智能测试其实是研发人员已经内置好了要回答的问题的答案，可以判断一些简单的逻辑推理。比如：说「Ari拿起了他的手机。」然后问「Ari的手机在哪里？」那么系统就会说「它在Ari的手里。」但是对于一些复杂的需要推理的问题就不能做出很好的回答了，比如：问「这两个人在同一个地方吗？」若想回答，则必须知道物理世界的样子；问「现在屋里有多少人？」则必须提前记住这个屋子进去了多少人。这些都是计算机还不能做到的。

九、预测未来

该项目可以从预测未来的运行中判断出世界的构造，这源于一个叫做Eyescream的东西，这是一个神经网络。只要你输入一个数字，就可以输出一张自然图片；你让它画什么，只要它原本就有，它就能很好地完成。既有构成世界的基本元素图片，也有构成世界的模型。是不是很神奇？

其实在预测未来方面，也仅能做一些简单推理。比如在看希区柯克的电影时，若问「十五分钟后将会发生什么？」则必须指出谁是凶手，需要了解世界和从人性的方方面面下手，不是简单的计算机系统就能识别的。但是如果让系统看一段视频并问「下一帧会发生什么？」这还是比较好“预测”的，因为这是有规律可循的。较为复杂的“预测”，其实计算机还不能自主完成。

十、能做什么

该项目在Facebook上目前被称为M项目，我们有望它成为一个个人管家，就像科幻电影《她》中数码管家的形象一样，能给我们的生活带来更全面更便捷也更智能的服务。

未来，毋庸置疑是属于智能化科技的时代，不要相信什么不可能，因为一切皆有可能。

最后，记得关注微信公众号：镁客网（im2maker），更多干货在等你！