Facebook CTO：人工智能对VR发展至关重要
北京时间11月14日消息，现在我们已经可以将神经网络放在掌中使用。上周，facebook推出一个新工具，叫作“style transfer”，它可以实时为手机视频添加视觉效果。处理之后，视频的风格与《辛普森一家》、凡高画作有些类似，新工具正是利用ai（人工智能）技术才能做到这点，一般来说，ai需要大理服务器才能运行。去年，谷歌为“谷歌翻译”程序引进了神经网络技术，现在facebook已经开发了一个名为 “caffe2go”的深度学习系统，该系统高度浓缩，可以在ios、android移动app上运行。
最近，facebook cto迈克·斯拉洛普夫（mike schroepfer）接受了《新科学人》的采访，他谈到了公司ai技术的发展，ai对沟通的影响，facebook news feed（信息流）受到了ai的影响，vr也受到了ai的影响。
下面是对话全文：
问：要让神经网络在移动设备上运行，需要足够高的效率，如何才能做到呢？
答：神经网络是一系列步骤的结果，在每一个步骤都会处理信息，为下一个步骤提供内容，站在算法角度看，我们拥有一个目标：得到同样的结果，但是要将步骤的数量降到最小。开发更小的模型，生成相似的结果，这就是算法所面临的挑战。
专门针对移动设备优化算法，这是第二部分。即使拥有更小的神经网络模型，如果直接拿过来植入移动手机，效果也不好。我们必须让科学家配对，一些人寻找办法压缩模型，一些人擅长在芯片层面做优化，一些人尝试了许多不同的技术，优化各个部分，让算法在手机上跑得更快，我们要将这些人配对。
问：修改视频，让它变得更像艺术品，这样做的确有趣，我们还能用ai做其它事情吗？
答：看起来似乎只是为了好玩，甚至有些愚蠢，实际不是的，我们之所以关注这一点有一个重要的原因：当你开发一些新东西，延迟会将有趣的东西变成难以处理的东西。因为时间延迟的不同，产品要么有趣，要么有创造力，或者干脆无法使用。
除此之外还有其它一些原因。我们制作了一些演示样本，在样本中，你可以将应用程序与目标侦测结合起来，如果想为视频的前景和背景添加不同的效果，你完全可以做到。
问：facebook训练的神经网络还用在什么地方？
答：用在许多不同的地方。比如用在翻译中，每天用户上传几十亿张图片，我们用神经网络给图片添加题注，如果你的视力有问题，希望图片可以告诉你它是什么，神经网络可以实现。在信息流排序时，我们也用到了神经网络，你看到的故事可能会有成千上万条，但真正阅读的只有10条、20条或者30条，我们要向你展示最好的故事。我们还用神经网络侦测垃圾邮件，如果有人在facebook分享一个链接，这个链接已经失效，我们可以发现，然后删除它。
问：你之前曾经表示，vr将会在社交互动中扮演重要角色。facebook ai能够帮上忙吗？
答：要让vr实用，ai是一门关键技术。在真实世界中，我们需要搞清头部、手的位置，将它们的位置在vr世界中绘制出来，这就涉及到计算机视觉与vr的问题。如果没有它们，系统无法运行。今天我们已经可以实现，但在10年与20年之前，你很难做到。
我们不妨思考一个更深入的问题：如何将真实的替身放进vr世界。举个例子，我们与某个人呆在vr世界，他在笑，我必须侦测到他的笑，vr中的替身也应该笑。当某人讲话时，我们应该分析语言表情，让vr替身的嘴看起来跟真的一样，和真人讲话一样，而不是毫无反应，没有动作。如果在整个过程中vr替身很冷漠，我们就会缺少“存在感”。
从长远来看，未来所有的系统都会建立在智能代理之上，它们就是信息机器人，或者是家中可以交流的东西。将这些功能放在vr环境中再合适不过，因为它们可以为你导航，让你穿过众多的虚拟世界。你可以说：“嗨，带我去火星。”或者说：“带我去看看我的朋友joe。”虚拟代理听到命令就会带你去，不需要点击菜单，不需要移动按钮。对于虚拟助手来说，vr是一个很适合的存在地，只是要实现有些遥远。
问：怎样才能实现这一目标？
答：在ai领域，语音识别的问题已经得到了很好的解决，该技术已经很不错了，但是在ai领域还有一个更大的挑战：提高自然语言理解能力，消除歧义。当我下达命令说：“带我去火星。”到底是什么意思？它是某一款游戏吗？是不是《火星救援》中的拖车？我说的到底是什么意思？对于ai来说这是一个难题。
如果系统很实用，知道我想要的到底是什么，那就显得相当强大，像魔法一样。如果给出的答案是错误的，就会让人很沮丧。正因如此，我们要开发一套系统，让它更实用，否则人们就不想要它。对于ai而言，这是一个问题：开发一套系统，让它可以按人类的方式理解语言。
问：等到某一天如果我们可以将神经网络装进口袋，那时会怎样呢？你能描绘一下吗？
答：有一种资源很宝贵，一但失去无法再获得，它就是时间。日复一日，年复一年，时间不断流逝，再也无法回来。有了ai，我们可以将时间用在自己更关注的事情上。我可以花时间多学3种语言，从而与家人更好沟通；如果有一套系统，它可以自动翻译，我就没有必要学习，我会有更多的时间与家人相处，我也可以将时间利用起来创作音乐，追求个人爱好，或者工作，做什么事情都行。
我有一个希望，让人们不再将时间浪费在无关重要的事情上，因为我们拥有一套系统，它可以照看我们，让我们专注于自己最关心的事情。（编译/虎涛）
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下面是对话全文：
问：要让神经网络在移动设备上运行，需要足够高的效率，如何才能做到呢？
答：神经网络是一系列步骤的结果，在每一个步骤都会处理信息，为下一个步骤提供内容，站在算法角度看，我们拥有一个目标：得到同样的结果，但是要将步骤的数量降到最小。开发更小的模型，生成相似的结果，这就是算法所面临的挑战。
专门针对移动设备优化算法，这是第二部分。即使拥有更小的神经网络模型，如果直接拿过来植入移动手机，效果也不好。我们必须让科学家配对，一些人寻找办法压缩模型，一些人擅长在芯片层面做优化，一些人尝试了许多不同的技术，优化各个部分，让算法在手机上跑得更快，我们要将这些人配对。
问：修改视频，让它变得更像艺术品，这样做的确有趣，我们还能用ai做其它事情吗？
答：看起来似乎只是为了好玩，甚至有些愚蠢，实际不是的，我们之所以关注这一点有一个重要的原因：当你开发一些新东西，延迟会将有趣的东西变成难以处理的东西。因为时间延迟的不同，产品要么有趣，要么有创造力，或者干脆无法使用。
除此之外还有其它一些原因。我们制作了一些演示样本，在样本中，你可以将应用程序与目标侦测结合起来，如果想为视频的前景和背景添加不同的效果，你完全可以做到。
问：facebook训练的神经网络还用在什么地方？
答：用在许多不同的地方。比如用在翻译中，每天用户上传几十亿张图片，我们用神经网络给图片添加题注，如果你的视力有问题，希望图片可以告诉你它是什么，神经网络可以实现。在信息流排序时，我们也用到了神经网络，你看到的故事可能会有成千上万条，但真正阅读的只有10条、20条或者30条，我们要向你展示最好的故事。我们还用神经网络侦测垃圾邮件，如果有人在facebook分享一个链接，这个链接已经失效，我们可以发现，然后删除它。
问：你之前曾经表示，vr将会在社交互动中扮演重要角色。facebook ai能够帮上忙吗？
答：要让vr实用，ai是一门关键技术。在真实世界中，我们需要搞清头部、手的位置，将它们的位置在vr世界中绘制出来，这就涉及到计算机视觉与vr的问题。如果没有它们，系统无法运行。今天我们已经可以实现，但在10年与20年之前，你很难做到。
我们不妨思考一个更深入的问题：如何将真实的替身放进vr世界。举个例子，我们与某个人呆在vr世界，他在笑，我必须侦测到他的笑，vr中的替身也应该笑。当某人讲话时，我们应该分析语言表情，让vr替身的嘴看起来跟真的一样，和真人讲话一样，而不是毫无反应，没有动作。如果在整个过程中vr替身很冷漠，我们就会缺少“存在感”。
从长远来看，未来所有的系统都会建立在智能代理之上，它们就是信息机器人，或者是家中可以交流的东西。将这些功能放在vr环境中再合适不过，因为它们可以为你导航，让你穿过众多的虚拟世界。你可以说：“嗨，带我去火星。”或者说：“带我去看看我的朋友joe。”虚拟代理听到命令就会带你去，不需要点击菜单，不需要移动按钮。对于虚拟助手来说，vr是一个很适合的存在地，只是要实现有些遥远。
问：怎样才能实现这一目标？
答：在ai领域，语音识别的问题已经得到了很好的解决，该技术已经很不错了，但是在ai领域还有一个更大的挑战：提高自然语言理解能力，消除歧义。当我下达命令说：“带我去火星。”到底是什么意思？它是某一款游戏吗？是不是《火星救援》中的拖车？我说的到底是什么意思？对于ai来说这是一个难题。
如果系统很实用，知道我想要的到底是什么，那就显得相当强大，像魔法一样。如果给出的答案是错误的，就会让人很沮丧。正因如此，我们要开发一套系统，让它更实用，否则人们就不想要它。对于ai而言，这是一个问题：开发一套系统，让它可以按人类的方式理解语言。
问：等到某一天如果我们可以将神经网络装进口袋，那时会怎样呢？你能描绘一下吗？
答：有一种资源很宝贵，一但失去无法再获得，它就是时间。日复一日，年复一年，时间不断流逝，再也无法回来。有了ai，我们可以将时间用在自己更关注的事情上。我可以花时间多学3种语言，从而与家人更好沟通；如果有一套系统，它可以自动翻译，我就没有必要学习，我会有更多的时间与家人相处，我也可以将时间利用起来创作音乐，追求个人爱好，或者工作，做什么事情都行。
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