来源:映维网 作者
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,并且是一种“杀手级应用”,因为它们涉及众多尚未解决的问题。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。
完美的AR眼镜将需要对话式AI、计算机视觉和其他复杂系统的组合,并且必须能够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,以便用户可以长时间佩戴和使用。
杨立昆表示:“这对硬件而言是一个巨大的挑战,因为眼镜搭载了在不同延迟下实时追踪视觉的摄像头,所以当你移动的时候…这将需要大量的计算。你希望能够通过语音与人工助手交互,希望她能够一直倾听并且能够与你说话。你希望实现手势(识别),以便人工助手(可以执行)实时手部追踪。”
他指出,实时手部追踪已经成为现实,但“我们只是暂时不知道应该如何以小巧的形状参数,以及符合AR眼镜的功耗来做到这一点”。
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,它确实超出了我们今天的能力范围,所以你必须采用人们从未想到过的技巧。例如,其中一个方法是利用神经网络。”
杨立昆同时谈到了特定深度学习方法所面临的挑战,并需要全新的硬件,如差分联想记忆(differential associative memory)和卷积神经网络。差分联想记忆这种计算方法目前已广泛用于自然语言处理之中,并且开始在计算机视觉应用中普及来开。
杨立昆说到:“深度学习和机器学习架构将在未来数年间发生巨大变化。你已经看到了一系列的变化,现在我们有了自然语言处理,现在唯一的猎物基本就是Transformer网络。”
他补充道,更有效的批量处理和自我监督学习可以帮助AI如同人类和动物一样学习更多,同时有助于提高AI的能效。
杨立昆认为AR眼镜可能是机器学习从业人员的理想用例。
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