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,否则是五种“杀手级应用”,否则它们涉及众多尚未处理的间题报告 。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眼镜将时要对话式AI、计算机视觉和或多或少繁杂系统的组合,否则时要也能实现眼镜般的小巧形状参数。低功耗AI是确保合理续航能力的关键,以便用户都都还可否 长时间佩戴和使用。科技快报

杨立昆表示:“这对硬件而言是另另一个多多巨大的挑战,否则眼镜搭载了在不同延迟下实时追踪视觉的摄像头,很多当你移动的完后 …这将时要大量的计算。你希望也能通过语音与人工助手交互,希望她也能老要 倾听否则也能与我说话。你希望实现手势(识别),以便人工助手(都都还可否 执行)实时手部追踪。”科技快报

他指出,实时手部追踪否则成为现实,但“亲们儿只是 暂时我不在乎 应该怎么才能 才能 以小巧的形状参数,以及符合AR眼镜的功耗来做到你什儿 点”。科技快报

Facebook的人工智能掌门补充道:“就功率和功耗,以及性能和形状参数而言,它实在超出了亲们儿今天的能力范围,很多你时要采用亲们儿从未想到过的技巧。例如,其中另另一个多多法律方法是利用神经网络。”科技快报

杨立昆一齐谈到了特定高度学习法律方法所面临的挑战,并时要全新的硬件,如差分联想记忆(differential associative memory)和卷积神经网络。差分联想记忆你什儿 计算法律方法目前已广泛用于自然语言处理之中,否则完后 刚始于在计算机视觉应用中普及来开。科技快报

杨立昆说到:“高度学习和机器学习架构将在未来数年间指在巨大变化。你否则看过了一系列的变化,现在亲们儿有了自然语言处理,现在唯一的猎物基本只是 Transformer网络。”科技快报

他补充道,更有效的批量处理和自我监督学习都都还可否 帮助AI如同人类和动物一样学习更多,一齐有有助于于提高AI的能效。科技快报

杨立昆认为AR眼镜否则是机器学习从业人员的理想用例。科技快报