新論文詳細(xì)介紹了Facebook人工智能的突破

Facebook宣布了在人工智能研究中取得的一些新的里程碑，包括訓(xùn)練計(jì)算機(jī)識(shí)別照片中的物體，理解自然語(yǔ)言以及預(yù)測(cè)和計(jì)劃的能力。

這些進(jìn)步來(lái)自該公司的AI研究(FAIR)團(tuán)隊(duì)，他們將在AI大會(huì)NIPS上的研究論文中介紹這些進(jìn)步。該文件討論了“分割或區(qū)分照片中的對(duì)象”的系統(tǒng)的詳細(xì)信息。Facebook說(shuō)，該系統(tǒng)將圖像分割速度提高了30%，并且使用的培訓(xùn)數(shù)據(jù)是行業(yè)基準(zhǔn)的10倍。

Mike Schroepfer在Facebook Engineering 帖子中說(shuō)：

許多人認(rèn)為Facebook只是大型的藍(lán)色應(yīng)用程序，甚至甚至是網(wǎng)站，但近年來(lái)，我們一直在構(gòu)建一系列應(yīng)用程序和服務(wù)，這些應(yīng)用程序和服務(wù)為人們提供了廣泛的聯(lián)系和共享方式。從文字到照片，再到視頻，再到不久的VR，全世界產(chǎn)生的信息量只是在增加。實(shí)際上，為您的新聞提要提供服務(wù)時(shí)，我們需要考慮的數(shù)據(jù)量每年都在增長(zhǎng)約50%，而據(jù)我所知，我們的醒著時(shí)間并沒(méi)有跟上這一增長(zhǎng)率。我能想到的與這種增長(zhǎng)保持同步的最佳方法是構(gòu)建智能系統(tǒng)，以幫助我們對(duì)大量的內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，F(xiàn)acebook AI Research(FAIR)一直在圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域進(jìn)行雄心勃勃的研究。