日報

不要小看 Facebook 的這款濾鏡,或許人工智能世界將因此而巨變

刊登於 2016-11-10

Facebook推出手機端AI平台「Caffe2Go」。
與以往藝術化濾鏡不同,Caffe2Go 無需聯網將圖片發送到數據中心處理。

11月8日,歐洲科技創新盛會 Web Summit 正在葡萄牙里斯本舉行,當 Facebook 首席技術官 Mike Schroepfer 上台展示一款叫做「Caffe2Go」的濾鏡應用時,人們開始以為這不過是又一款用來自拍的產品罷了,但 Schroepfer 卻形容這是整個人工智能(AI)領域的重大突破。

「Caffe2Go」可以為照片和視訊——甚至是現場直播實時添加各種藝術化濾鏡,這種類型的 AI 功能被稱為「風格轉換」(Style Transfer),並非什麼新概念,俄羅斯應用 Prisma 就是因這一功能而走紅。但 Prisma 只能用來處理圖片,而且除了 iOS 系統可以離線使用部分濾鏡外,想要使用完整功能或者是 Android 手機都需要將圖片樣本傳送到數據中心,通過大型伺服器進行轉化後再傳送回手機,即使有流暢的網絡連接,該過程也將有輕微的滯後。

相較而言,Facebook 稱「Caffe2Go」的濾鏡處理系統會被整合在手機應用內,可以實時對圖片與視訊信號進行捕捉、分析和處理,這意味着用戶不必聯網,就能在手機上完成轉換任務。

Caffe2Go 能夠直接在手機端完成操作,而無需連接到大型伺服器上進行運算轉化……等於 AI 就部署在你的口袋裏,無論你在哪裏都可以實時運行它,這是令人激動的一步。

Facebook 首席技術官 Mike Schroepfer

Caffe2Go 已經率先在愛爾蘭開放下載,不久也將在美國推出。該應用可算是又一個跡象,表明以後的 AI 系統將不再依賴數據中心,可以獨立地在手機、攝像頭、以及各種其他設備上運行。而這之前,Google 在2015年已經將神經網絡內嵌到移動端翻譯應用裏,該應用可以識別照片中的單詞,並翻譯成用戶需要的語言。還有許多其他組織,包括微軟聯合創始人保羅·艾倫(Paul Allen)創立的艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence,AI2),也正在開發類似的「苗條版」神經網絡系統。

「如果智能手機能獨立完成這些任務,那整個遊戲規將被改寫,」艾倫研究所首席執行官 Oren Etzioni 說。他還指出,這甚至有助於推動擴增實境(AR)頭盔的發展,如果一個設備能更準確地識別周圍的世界,也就可以更準確地擴增實境,比如微軟的 HoloLens 就有可能受惠於這種技術。而 Schroepfer 也透露,Facebook 正構建 AR 設備,打算使其成為人類與 AI 進行實時溝通的方式。

這些描繪可能有些遙遠,但新技術正在快速到來,未來的手機無疑將可以在離線狀態下處理更復雜的 AI 任務,更好的自拍濾鏡僅僅是個開始。

50 毫秒
「Caffe2Go」在部分手機中能以不到 50 毫秒的速度完成 AI 任務處理,是人類眨眼所需時間的六分之一。

聲音

一個實時運行在手機上的 AI 可以使世界變得更加開放,讓各個地區的人們可以更好地接受教育,我們手中的智能設備將繼續改變人類對 AI 的看法。

Facebook AI 研究員賈揚清(Yangqing Jia)和 Peter Vajda

照片濾鏡不會改變你的生活,但濾鏡背後的 AI 系統可以。

Wired資深撰稿人 Cade Metz

機器學習

機器學習(Machine Learning)是人工智能的一個分支。人工智能的研究是從以「推理」為重點到以「知識」為重點,再到以「學習」為重點,一條自然、清晰的脈絡。顯然,機器學習是實作人工智能的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機械人等領域。(資料來自維基百科,百科內容以 CC BY-SA 3.0 授權)

來源:VergeCNBCEngadgetWired

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