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Facebook AI首席科学家:AR眼镜是机器学习的杀手级用例“天博网页”

天博网页 科技 2021年05月05日
本文摘要: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)指出,增强现实眼镜是机器学习探索者的理想挑战,并且是一种“刺客级应用于”,因为它们牵涉到众多仍未解决问题的问题。他日前参与了机器学习研究大会NeurIPS 2019的“Workshop on Energy Efficient Machine Learning and Cognitive Computing”研讨会。

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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)指出,增强现实眼镜是机器学习探索者的理想挑战,并且是一种“刺客级应用于”,因为它们牵涉到众多仍未解决问题的问题。他日前参与了机器学习研究大会NeurIPS 2019的“Workshop on Energy Efficient Machine Learning and Cognitive Computing”研讨会。科技快报极致的AR眼镜将必须对话式AI、计算机视觉和其他简单系统的人组,并且必需需要构建眼镜般的小巧形状参数。

低功耗AI是保证合理续航能力的关键,以便用户可以长时间配戴和用于。科技快报杨立昆回应:“这对硬件而言是一个极大的挑战,因为眼镜配备了在有所不同延后下动态跟踪视觉的摄像头,所以当你移动的时候…这将必须大量的计算出来。

你期望需要通过语音与人工助手交互,期望她需要仍然聆听并且需要与你说出。你期望构建手势(辨识),以便人工助手(可以继续执行)动态手部跟踪。”科技快报他认为,动态手部跟踪早已沦为现实,但“我们只是继续不告诉应当如何以小巧的形状参数,网卓新闻网,以及合乎AR眼镜的功耗来做这一点”。

科技快报Facebook的人工智能掌门补足道:“就功率和功耗,以及性能和形状参数而言,它显然远超过了我们今天的能力范围,所以你必需使用人们未曾想起过的技巧。例如,其中一个方法是利用神经网络。

”科技快报杨立昆同时谈及了特定深度自学方法所面对的挑战,并必须全新的硬件,如差分误解记忆(differential associative memory)和卷积神经网络。差分误解记忆这种计算方法目前已普遍用作自然语言处置之中,并且开始在计算机视觉应用于中普及来开。科技快报杨立昆说道到:“深度自学和机器学习架构将在未来数年间再次发生巨大变化。

你早已看见了一系列的变化,现在我们有了自然语言处置,现在唯一的猎物基本就是Transformer网络。”科技快报他补足道,更加有效地的批量处置和自我监督自学可以协助AI如同人类和动物一样自学更加多,同时有助提升AI的能效。科技快报杨立昆指出AR眼镜有可能是机器学习从业人员的理想用例。

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