Facebook AI首席科学家:AR眼镜是机器学习的杀手级用例

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科技快报

(映维网 2019年12月19日)Facebook人工智能研究院首席AI科学家杨立昆(Yann LeCun)认为,增强现实眼镜是机器学习探索者的理想挑战,一点是你这个“杀手级应用”,机会它们涉及众多尚未解决的大问提。他日前参加了机器学习研究大会NeurIPS 2019的“Workshop on Energy Efficient Machine Learning and Cognitive Computing”研讨会。科技快报

完美的AR眼镜将须要对话式AI、计算机视觉和一点繁复系统的组合,一点须要才能实现眼镜般的小巧型态参数。低功耗AI是确保合理续航能力的关键,以便用户能不都都都能否 长时间佩戴和使用。科技快报

杨立昆表示:“这对硬件而言是有另一个 巨大的挑战,机会眼镜搭载了在不同延迟下实时追踪视觉的摄像头,好多好多 当你移动的以后…这将须要极少量的计算。你希望才能通过语音与人工助手交互,希望她才能一直倾听一点才能与你说歌词 话。你希望实现手势(识别),以便人工助手(能不都都都能否 执行)实时手部追踪。”科技快报

他指出,实时手部追踪机会成为现实,但“朋友 本来暂时他不知道应该如何以小巧的型态参数,以及符合AR眼镜的功耗来做到一点点”。科技快报

Facebook的人工智能掌门补充道:“就功率和功耗,以及性能和型态参数而言,它着实超出了朋友 今天的能力范围,好多好多 你须要采用朋友 从未想到过的技巧。你这个于,其中有另一个 土辦法 是利用神经网络。”科技快报

杨立昆同去谈到了特定层厚学习土辦法 所面临的挑战,并须要全新的硬件,如差分联想记忆(differential associative memory)和卷积神经网络。差分联想记忆一点计算土辦法 目前已广泛用于自然语言解决之中,一点现在现在以后刚开始在计算机视觉应用中普及来开。科技快报

杨立昆说到:“层厚学习和机器学习架构将在未来数年间发生巨大变化。你机会看完了一系列的变化,现在朋友 有了自然语言解决,现在唯一的猎物基本本来Transformer网络。”科技快报

他补充道,更有效的批量解决和自我监督学习能不都都都能否 帮助AI如同人类和动物一样学习更多,同去有助提高AI的能效。科技快报

杨立昆认为AR眼镜机会是机器学习从业人员的理想用例。科技快报