12月初,全世界的人們都被一位新晉父親刷屏了,他就是Facebook總裁MarkZuckerberg。為慶祝女兒出生,Zuckerberg與妻子承諾將他們持有的Facebook99%股份(約450億美元)捐贈給慈善機構,用意發(fā)展人類潛能和促進平等。這則消息引起無數(shù)網(wǎng)友的驚呼和贊同。
今天,黑匣想跟大家一起回顧2015年的Facebook,看看這家世界排名第一的照片分享站點在這一年里是如何在人工智能領域布局的。
共享:開源深度學習工具Torch
Torch是一個從2002年就開始存在的開源庫,它也是一個廣泛支持機器學習算法的科學計算框架。它可以協(xié)助機器學習技術開發(fā)工作,包括谷歌、推特和英特爾等公司都在研究中對其廣泛使用。
(圖片來源:Facebook)
2015年1月,F(xiàn)acebook開源了一些用于在Torch上更快速地訓練神經網(wǎng)絡的模塊,這些模塊合稱為fbcunn,它們“比默認模塊快得多”。此前,Nvidia發(fā)布了cuDNN,這是一個基于CUDA的庫,用于深度神經網(wǎng)絡。然而,Torch主要面向卷積神經網(wǎng)絡(convolutionalnets),針對GPU做了優(yōu)化,構建在Nvidia的cuFFT庫之上。其中包括:
使用FFT加速卷積的空間卷積模塊
用于并行化多GPU上的訓練數(shù)據(jù)和模型的容器
FFT/IFFT的包裝器
一個更快速的臨時卷積層(比cuDNN快1.5到10倍)
用于神經語言模型和單詞嵌入的查找表
訓練所使用的HierarchicalSoftMax模塊使用了大量的分類數(shù)據(jù)
Facebook基于《FastTrainingofConvolutionalNetworksthroughFFTs》這篇論文中的想法構建了這些模塊的。據(jù)稱,與cuDNN相比,在卷積核較小的情況下(3x3),fbcunn的速度提升可達1.84倍;而在卷積核較大的情況下(5x5),速度提升可達23.5倍。實行速度大大加快,可以幫助科研人員在更短的時間內開發(fā)更大規(guī)模的神經網(wǎng)絡。
通過開源Torch,F(xiàn)acebook希望推動整個深度學習領域的發(fā)展。
深度:開發(fā)人工智能系統(tǒng)
(Facebook收購語音指令公司W(wǎng)it.AI|圖片來源:Yahoo)
2015年初,F(xiàn)acebook收購了語音指令創(chuàng)業(yè)公司W(wǎng)it.AI,之后建立了語言技術部門。
還有一種人工智能則可以“讀懂”句子,首先讀取句子,然后對句子進行分析,理解句子的涵義。這一系統(tǒng)得益于Facebook的“記憶網(wǎng)絡”(MemoryNetwork),F(xiàn)acebook稱“記憶網(wǎng)絡”可以“讓機器來回答相對復雜的問題?!?/span>
(系統(tǒng)可以辨別出圖片中的內容|圖片來源:Yahoo)
讓機器理解內容意義十分重大,這意味著Facebook可以將更精準的內容傳遞給相關受眾。例如,系統(tǒng)“知道”用戶不喜歡足球,而喜歡籃球,那么系統(tǒng)就會辨別運動視頻和圖片中相關的內容,只給用戶呈現(xiàn)喜歡的內容。
2015年11月,F(xiàn)acebook公布Messenger新增了一項人工智能功能。該功能從用戶上傳的照片中識別出用戶好友。
也就意味著,F(xiàn)acebookMessenger現(xiàn)在可以可查看用戶的相冊,分析最近的照片,看看里面是否存在可以識別的人臉。如果發(fā)現(xiàn)能夠識別的人臉,便會提醒用戶分享這些照片。這項功能讓照片分享流程更簡單、更有樂趣。
廣度:建立實驗室,開發(fā)AI助手
2015年6月,F(xiàn)acebook人工智能研究中心(FacebookAIResearch,簡稱FAIR)在巴黎成立實驗室,以挖掘歐洲的人工智能人才,建造能夠理解海量數(shù)據(jù)的人工智能機器。
(圖片來源:Fanpage)
該實驗室已經開始招募世界上最優(yōu)秀的科研人員,目前已經招募到了6名研究員,從事理解嬰兒語言學習等項目。同時,F(xiàn)acebook還招募了圖像處理、文本分析、語音識別及實施戰(zhàn)略游戲領域的專家。
不久后,F(xiàn)acebook宣布將開始在Messenger上面測試語音轉錄功能。用戶可以把接收到的語音信息轉錄成文本進行閱讀,在某些環(huán)境下,這個功能十分便利。
2015年3月,F(xiàn)acebook的首席技術官MikeSchroepfer公布了多鐘全新人工智能系統(tǒng),它們可以識別視頻和句子中的內容及相關的背景。
其中一種人工智能系統(tǒng)可以識別487種不同的運動類型,并可以發(fā)現(xiàn)不同運動間的微小差異,比如可以分清滑冰和冰球的區(qū)別。
Facebook的另外兩個人工智能實驗室分別位于美國紐約和加州的門洛帕克,這兩個團隊目前大約有50名研究員。Schroepfer表示,隨著巴黎人工智能實驗室的開設,每一家實驗室最終將擁有40至50名研究員。
2015年7月,外媒報道稱Facebook正在開發(fā)代號為“Moneypenny”(簡稱M)的人工智能助理項目,該項目已展開內部測試。該人工助理運行于FacebookMessenger內,類似Cortana、GoogleNow和Siri,但它會對接人工客服,為客戶提供商品查詢和購買等服務。
(內測Facebook助手M|圖片來源:Fredzone)
8月份,M助手被正式推出。但只有文字版本,沒有語音功能。
FacebookMessenger服務的負責人DavidMarkus說:“M是一種個人數(shù)字助理,能夠代替你完成任務或搜索信息。它由人工智能技術支持,但可被人為訓練和監(jiān)督。與市場上其他基于人工智能技術開發(fā)的服務相比,M真的能代替你完成任務,比如購物、為親人地送禮物、預定參觀、安排旅程等。”
目前Facebook正在對M進行內測,Markus表示,將M變成大規(guī)模服務還有很長的路要走,盡管人類在監(jiān)管它,但很難令其為所有用戶服務。但是目前Facebook已經向前邁進了一大步,M可以做很多事情,它可以學習人類的行為。這樣,人類會有更多的時間去關注生活中的重要事情。
(審核編輯: 智慧羽毛)
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