Các cột mốc mới trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Facebook

Mike Schroepfer, Giám đốc Công nghệ

Hôm nay, chúng tôi đang công bố những cột mốc mới trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo dài hạn của Facebook. Các tiến bộ đến từ đội nghiên cứu AI của Facebook (FAIR). Chúng bao gồm khả năng đào tạo máy tính để xác định các đối tượng trong ảnh, để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán và lên kế hoạch.

Phát hiện đối tượng

Tháng tới, FAIR sẽ trình bày một bài báo mới tại NIPS, một hội nghị tình báo nhân tạo hàng đầu. Trong bài báo, nhóm nghiên cứu đã mô tả chi tiết một hệ thống hiện đại, phân đoạn hoặc phân biệt các đối tượng trong một bức ảnh. Hệ thống mới này phân đoạn hình ảnh nhanh hơn 30%, sử dụng dữ liệu đào tạo ít hơn 10 lần so với các chuẩn công nghiệp trước đó.

Sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên thông qua nhận dạng hình ảnh

Đầu năm nay, một hệ thống được gọi là Memory Networks (MemNets) có thể đọc và sau đó trả lời các câu hỏi về văn bản ngắn. Trong bản demo này của một hệ thống mới, chúng tôi gọi VQA Vàng visual Q & A, MemNets được kết hợp với công nghệ nhận dạng hình ảnh, làm cho nó khả thi để mọi người hỏi những gì trong hình ảnh của máy.

Học tập tiên đoán

Học tập không dự đoán, hoặc dự đoán, là khả năng hiểu được điều gì sẽ xảy ra trong tương lai bằng cách học hỏi từ quan sát. Để cố gắng cung cấp cho máy tính khả năng này, nhóm nghiên cứu FAIR đã phát triển một hệ thống đó có thể "xem" một loạt các xét nghiệm hình ảnh - trong trường hợp này, bộ bấp bênh xếp chồng lên nhau Blocks có thể có hoặc có thể không rơi - và dự đoán kết quả. Chỉ sau vài tháng, 90% thời gian, tốt hơn so với hầu hết mọi người.

lịch trình

Để dạy cho các hệ thống cách lập kế hoạch FAIR đã tạo ra một bot AI để chơi trò chơi hội đồng quản trị Go. Sau một vài tháng chơi, nó đã có với hệ thống AI-powered khác Đó-đã-được công bố và nó tốt như một rất mạnh mẽ người chơi. Chúng tôi đã đạt được điều này bằng cách kết hợp-cách tiếp cận dựa trên tìm kiếm truyền thống - mô hình hóa ra Mỗi thể di chuyển như các trò chơi tiến triển - với một hệ thống mô hình khớp được xây dựng bởi đội ngũ computer vision của chúng tôi.

Những nỗ lực nghiên cứu về AI - một cách mới để phát triển công nghệ mới VR - là một nỗ lực lâu dài. Nhưng nếu chúng ta có thể có được chúng đúng, chúng tôi sẽ có thể xây dựng hệ thống của chúng tôi và chúng tôi sẽ có thể kết nối với thế giới.