一些人工智能科學(xué)家認(rèn)為，給人工智能系統(tǒng)提供足夠信息的唯一方式是加入視覺(jué)認(rèn)知，因?yàn)橛跋駮?huì)比語(yǔ)言的信息密度高得多。比如，你告訴機(jī)器“這是一部智能手機(jī)”，“這是一輛壓路機(jī)”，“有些東西你可以推動(dòng)它而有些不可以”等等，也許機(jī)器能夠?qū)W會(huì)這個(gè)世界的基礎(chǔ)運(yùn)作原理。對(duì)此，LeCun表示：“這跟嬰兒的學(xué)習(xí)方式類似。然而，幼兒在學(xué)習(xí)很多事情的時(shí)候并不需要明確的指示。”LeCun認(rèn)為在沒(méi)有指導(dǎo)的過(guò)程中的學(xué)習(xí)才是他想要達(dá)到的。
他表示，F(xiàn)acebook很想做到的一點(diǎn)是，讓機(jī)器通過(guò)觀看視頻或觀察其他東西來(lái)認(rèn)識(shí)現(xiàn)實(shí)世界中的很多局限性，這最終會(huì)讓它們建立起常識(shí)。“目前機(jī)器還十分好騙，那是因?yàn)樗鼈儗?duì)這個(gè)世界缺乏基本理解。”LeCun說(shuō)，“比如將來(lái)你給機(jī)器看一小段視頻，然后機(jī)器就能預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么。如果我們能訓(xùn)練系統(tǒng)做到這一點(diǎn)，那么我們就已經(jīng)創(chuàng)造了無(wú)監(jiān)管指導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。這是我們?nèi)斯ぶ悄芎陥D的重要組成部分。”
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在超過(guò)20年的研究歷程中，LeCun累計(jì)發(fā)表了超過(guò)180篇論文，他最廣為人知的研究是1988年參與開(kāi)發(fā)著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetwork,CNN)，因此LeCun在業(yè)內(nèi)也被稱為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來(lái)的一種高效識(shí)別方法。其最初的概念形成要追溯到上世紀(jì)60年代，科研人員在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)，發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
現(xiàn)在，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，得到了更為廣泛的應(yīng)用。這種革命性的系統(tǒng)從一開(kāi)始能夠識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字，并且隨著數(shù)據(jù)訓(xùn)練的不斷持續(xù)，能夠開(kāi)始從圖片像素中識(shí)別視覺(jué)特征，這就像為計(jì)算機(jī)打開(kāi)了雙眼，讓它們可以從數(shù)據(jù)中自我學(xué)習(xí)。
LeCun對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“如今深度卷積網(wǎng)絡(luò)已可用于解決包括目標(biāo)識(shí)別在內(nèi)的各類計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。并且，隨著網(wǎng)絡(luò)深度不斷增加，還出現(xiàn)了可用于圖像識(shí)別、語(yǔ)義分割、ADAS等眾多場(chǎng)景的新型深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。”
Facebook目前正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)一系列不同的功能，這些功能包括人臉識(shí)別，機(jī)器能從網(wǎng)上識(shí)別出人臉，即使這個(gè)人的臉未被標(biāo)注，因?yàn)檫@一技術(shù)是基于模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的。
這些網(wǎng)絡(luò)能夠被訓(xùn)練，并識(shí)別信息中的模式，包括語(yǔ)言、文字?jǐn)?shù)據(jù)或者視覺(jué)圖像，也是近幾年來(lái)大量的人工智能研發(fā)的基矗機(jī)器系統(tǒng)的下一步任務(wù)將是通過(guò)觀察現(xiàn)實(shí)世界，學(xué)習(xí)世界的運(yùn)作方式，其中一種方法是通過(guò)與智能手機(jī)和可穿戴技術(shù)的互動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)。
從事人工智能領(lǐng)域研究20多年來(lái)，LeCun的目標(biāo)就一直是希望賦予機(jī)器更大的能力，讓機(jī)器變得更加聰明。他對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示，在Facebook還有很多想做的事情，還有很多使命尚待完成。“我希望能在Facebook看到新技術(shù)的應(yīng)用，讓我們的研究變得更有意義，通過(guò)提升機(jī)器的深度學(xué)習(xí)能力，將它變成智能機(jī)器。”
LeCun還認(rèn)為人工智能未來(lái)能夠無(wú)所不能，包括預(yù)測(cè)人們的行為。“機(jī)器的下一步是能夠通過(guò)觀察現(xiàn)實(shí)世界的萬(wàn)物來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且預(yù)測(cè)。”LeCun在最新發(fā)布的推特和Facebook中，多次強(qiáng)調(diào)“無(wú)需監(jiān)管和指導(dǎo)(unsupervised)的機(jī)器人前景可觀”。
他認(rèn)為，在進(jìn)入到人工智能下一個(gè)階段的突破時(shí)，F(xiàn)acebook面臨的最大挑戰(zhàn)將是如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)將最好的內(nèi)容與個(gè)人需求相匹配。去年4月，F(xiàn)acebook在F8大會(huì)上推出了Chatbot聊天機(jī)器人，能夠幫助人們完成訂餐和行程安排等任務(wù)。在LeCun看來(lái)，聊天機(jī)器人的終極目標(biāo)是成為個(gè)人的虛擬助理，通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)連接人類和現(xiàn)實(shí)世界，執(zhí)行日常生活中的任務(wù)。
LeCun對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“盡管短期我們還只能從一些簡(jiǎn)單的功能應(yīng)用開(kāi)始做，但我們的遠(yuǎn)期目標(biāo)是建立一個(gè)真正的智能機(jī)器，讓你可以與它直接對(duì)話，它需要能回答任何問(wèn)題，并對(duì)你的生活提供幫助。這件事對(duì)于當(dāng)今的人工智能而言非常具有挑戰(zhàn)性，人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理，所有這些的基礎(chǔ)在于讓機(jī)器學(xué)會(huì)人類的常識(shí)。我們現(xiàn)在還不知道到底應(yīng)該怎么做，但我們對(duì)此有很多想法。”