接下來給大家介紹一些圖片和視頻，我想這是最前沿的一部分技術(shù)，我想就很多的臉譜的用戶他們有的人在視力上有一些障礙，要想讓他們能夠辨識圖片，以前他們做不到，現(xiàn)在我們有可能幫助他們，比如說看這里的視頻，我們還能夠讓人來分析這些圖片。如果你是盲人，這毫無疑問是一個很大的發(fā)展和進(jìn)步。另外我們知道臉譜上一個內(nèi)容增長速度很快，就是視頻，在這里我們沒有把聲音放出來，但是在這里大家可以看到我們進(jìn)行的自動的翻譯。大家可以看到底部的文本，就是聲音材料的意思。所以說即便不開聲音，仍然可以看字幕知道下面的內(nèi)容是什么。
我們希望能夠幫助所有的人在臉譜上創(chuàng)制更好的視頻，而不僅限于專業(yè)人員，所以說非常重要的一門技術(shù)就是視頻穩(wěn)定技術(shù)，我們用的就是人工智能技術(shù)，這樣即便是普通人也能夠更專業(yè)，而且在這個領(lǐng)域當(dāng)中發(fā)展也很迅速。我們一直都是以人為本，驅(qū)動技術(shù)，所以說我們的技術(shù)最關(guān)心的就是人，在這里是一個研發(fā)者，他在這里試圖要騙過相機(jī)。他們的活動速度，這個研發(fā)人員的運(yùn)動速度很快，而且不斷地在改變自己的身體姿態(tài)，還穿了衣服，我們知道衣服的運(yùn)動體態(tài)和人不一樣，有的時候還調(diào)整顏色和背景色彩，但是即便如此，系統(tǒng)還是能夠迅速辨識，能夠追蹤這個人的活動。就好像最早我們推出照片辨識的時候。在兩年半的時候，我們已經(jīng)達(dá)到了對面孔辨識97%的準(zhǔn)確率，現(xiàn)在我們要比人更善于辨識面孔，而在視頻當(dāng)中我們也是從人臉辨識開始的。
這是另外的一些例子，也是我們的突破，這是我們在兩個星期前剛剛在愛爾蘭開始測試的新技術(shù)。大家可以看到有史以來第一次可以帶手機(jī)上面運(yùn)行人工智能，究竟這一技術(shù)是什么樣的，就是我們在臉譜應(yīng)用當(dāng)中推出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你只要用手機(jī)拍張照，隨后你可以選一個著名的藝術(shù)流派濾鏡，之后加上照片就可以形成最后的成果，而且這些都是實(shí)時的。為什么說這些很有意思，因?yàn)檫@一切的過程和運(yùn)算都是在手機(jī)當(dāng)中進(jìn)行的。一般來說以往需要接入云端獲得計(jì)算能力才能完成。我們現(xiàn)在還是在以原先的方法在繼續(xù)訓(xùn)練我們的系統(tǒng)，但是我們現(xiàn)在速度更快，而且只需要手機(jī)的硬件就可以完成原先的運(yùn)算。
為了能夠進(jìn)一步發(fā)展技術(shù)，推進(jìn)人工智能，我們也在不斷地發(fā)明新的硬件，這樣的話能夠幫助我們以更快的速度處理更多的數(shù)據(jù)，我也非常高興，我們都是開源設(shè)計(jì)，最近我們也給九個不同的國家，十九個金融機(jī)構(gòu)提供了支持，從而使這些行業(yè)獲得更快的進(jìn)展，我們給他們提供的就是我們專門設(shè)計(jì)的硬件，我們也非常欣喜能夠幫助所有的方面獲得進(jìn)步。
剛剛給大家分享了具體的例子，告訴我們的產(chǎn)品當(dāng)中的技術(shù)，接下來給大家介紹一下我最感興趣的研究領(lǐng)域，我們的系統(tǒng)可以很有效的告訴大家，左邊是一個披薩餅，右邊是一個戴眼鏡的人手里拿著一個香蕉。但是有兩件事計(jì)算機(jī)做得不太好，一個就是理解情景和文本，另外一件事就是生產(chǎn)。比如說左邊我們問計(jì)算機(jī)這是不是一張素食披薩，計(jì)算機(jī)很難回答。右邊問這個人有沒有2.0的視力，計(jì)算機(jī)也沒有辦法回答，人是可以回答這些問題的。因?yàn)楹芸煸谶@個問題當(dāng)中你就知道，意思是素食不是葷食，一看就知道肯定不是素食。而在右邊一看這個人戴眼鏡就知道這個人視力肯定沒有2.0，但是機(jī)器做不到，我們要怎么做才能讓機(jī)器理解這些文本呢?我們就要著手來應(yīng)對這個問題。
登陸|注冊歡迎登陸本站，認(rèn)識更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！