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[摘要]随着企业继续投资于认知软件能力，ai市场也在蓬勃发展。市场研究机构idc表示，到2022年，全球在ai系统上的支出预计将达到776亿美元，是2018年预测240亿美元的三倍多。
facebook首席人工智能科学家雅恩·勒坤（yann lecun）
腾讯科技讯 2月19日消息，据外媒报道，facebook首席人工智能（ai）科学家雅恩·勒坤（yann lecun）表示，给机器提供通过数据了解世界的“常识”将是未来十年ai研究的重要领域。这可以使机器在更复杂的环境下做出更好的决定，也可以帮助像facebook这样的公司更准确地检测仇恨言论。但是，为了提高ai的性能，需要对硬件进行优化。
近年来，世界上许多科技巨头都专注于ai的研发，从谷歌、facebook到微软都是如此，它们都希望将ai融入到几乎所有的产品中。例如，谷歌甚至在今年的开发者大会之前将其谷歌研究部们更名为google ai。在这次大会上，ai占据了 前面和 中心的位置。facebook首席执行官马克·扎克伯格(mark zuckerberg)在5月份的f8大会上，也解释了这家社交网络巨头是如何使用ai来打击其平台上的仇恨言论的。
随着企业继续投资于认知软件能力，ai市场也在蓬勃发展。市场研究机构idc表示，到2022年，全球在ai系统上的支出预计将达到776亿美元，是2018年预测240亿美元的三倍多。
但这个行业仍有很长的路要走，其许多进展可能取决于学术界和行业参与者是否能找到一种方法，以让计算机算法具备类似人类的学习能力。由ai驱动的系统，无论是facebook用来检测不当内容的算法，还是谷歌和亚马逊开发的虚拟助手，都不能像人类那样推断上下文语境。而这一进展恰恰对facebook来说至关重要，因为它正在加紧努力，在其平台上发现网上欺凌行为，并筛查与恐怖主义有关的内容。
facebook首席ai科学家勒坤在 近接受美国主流网络bi采访时表示：“有些情况非常明显，ai可以被用来过滤掉这些情况，或者至少是让人类审查员来决定。但在很多情况下，有大量的仇恨言论，除非你了解更多背景，否则很难发现这一点。因此，目前的ai技术还无法应对上述挑战。”
推进ai领域快速发展的一个关键因素，特别是在深度学习方面，将是确保有能够支持它的硬件。这是勒坤在周一的国际固态电路会议（international solid-state circuits conference）上讨论的一个重要议题。他在会上讨论了一份新的研究论文，概述了芯片厂商和研究人员在未来5至10年内需要考虑的关键趋势。他说：“无论他们建造什么，都将影响未来十年ai的发展。”
在会议开幕之前，勒坤与bi记者讨论了ai的未来发展方向、这对我们日常生活中使用的设备代表的意义、当今ai发展状态以及未来的 大挑战。下面是采访摘要：
1.为了提高ai表现，机器必须在功耗方面做得更好
想象下这样的真空吸尘器：它不仅要足够聪明地绘制出你的起居室地图，以便不会重复清洗同样的地方，而且还能在撞到障碍物之前探测到它们。再比如智能割草机，它可以智能地避开修剪草坪时的花坛和树枝。勒坤表示，除了像facebook和谷歌母公司alphabet这样的公司正在投资的技术(如增强现实和自动驾驶汽车)，这些设备要能工作并流行起来，需要更加节能的硬件。
勒坤说，这样的进步不仅对这些技术的蓬勃发展是必要的，而且对于改进像facebook这样的公司实时识别照片和视频内容的方式也是必要的。理解视频中发生的事情，将视频内容转录成文本，然后将文本翻译成另一种语言，以便世界各地的人们能够实时地理解它，这需要“巨大”的计算能力。
2.在其他改进出现之前，我们将在短期内继续看到智能手机取得进步
勒坤认为，未来三年，大多数智能手机将通过专用处理器将ai直接嵌入到硬件中，这将使实时语音翻译等功能在手机上更加普及。对于那些近年来始终密切关注智能手机行业的人来说，这可能并不令人意外，因为苹果、谷歌和华为等公司已将ai更紧密地融入到其移动设备中。勒坤表示，这将使“所有类型的新应用”得以实现。
3.赋予机器以常识将是未来十年ai研究的重点
虽然人类通常通过全面的观察来了解世界，但计算机通常是经过训练来执行特定任务。例如，如果你想设计一种能在照片中检测出猫的算法，你必须帮助它了解猫的长相，方法是用大量的数据进行训练，其中可能包括数千张标记有“包括猫”的照片。但勒坤表示，在接下来的十年里，推动ai向前发展的“圣杯”在于完善一种被称为自我监督学习的技术。换句话说，这种技术能让机器通过数据来了解世界是如何工作的，而不是仅仅学习如何解决特定的问题，比如识别猫。
勒坤补充说：“如果我们真的通过训练算法来做到这一点，，那么在机器捕捉上下文背景、做出更复杂决策的能力方面将会取得重大进步。不过，这种技术目前只适用于文本，而不适用于视频和图像。但这样的突破可能是像facebook这样的公司所需要的，它能提高其平台上的内容协调性，尽管目前还不清楚这一解决方案何时会出现。这不是明天就会发生的事情。”
4.深度学习可能需要全新的编程语言
勒坤认为，深度学习可能需要一种新的编程语言，它比python更灵活、更容易使用。目前还不清楚这样的语言是否必要，但这种可能性与研究人员和工程师们根深蒂固的愿望背道而驰。勒坤称：“在谷歌、facebook和其他地方，有几个项目可以设计这样一种编程语言，以有效地进行深入学习，但目前还不清楚社区是否会跟进，因为人们只想使用python。”
github 近发布的octverse报告称，python是目前从事机器学习项目的开发人员使用的 流行编程语言，它是facebook的pytorch和谷歌的tensorflow框架的基础。勒坤表示，ai的崛起与计算机芯片和其他硬件所提供的计算能力的增长密切相关。更好的硬件可以支持更好的算法、更好的性能、让更多人建造更好的硬。
勒坤指出：“可用的硬件种类对人们所做的研究有很大影响，因此未来十年左右ai的发展方向将受到硬件的极大影响。对于计算机科学家来说，我们喜欢抽象地认为自己不受硬件的限制，但事实并非如此。”
勒坤重申了自我监督学习在推进 先进ai发展方面发挥的重要作用。他说：“如果自我监督学习 终允许机器通过观察来学习大量有关世界如何运作的背景知识，那么某种形式的机器常识可能会出现。而未来的深度学习系统将在很大程度上接受自我监督学习的训练，并需要新的高性能硬件来支持这种自我监督学习。这种硬件对facebook以及无人驾驶、机器人和许多其他形式的技术都很重要。”（腾讯科技审校/金鹿）
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